Choc des mémoires collectives et espaces thématiques dans ce qui reste du Red Light montréalais
Bibliographic record
Abstract
Il est désormais commun pour les grandes villes de jouer la carte de l’aménagement urbain à travers de grands projets qui se posent comme autant de façons de faire le marketing de la ville. Ce faisant, le discours associé à ces projets table autant sur les particularités locales que sur le marché global. Montréal est partie prenante de cette dynamique. Cet article aborde les transformations du Quartier des spectacles de Montréal sous l’angle de la mémoire urbaine et des espaces thématiques. Ces deux axes permettent d’interpréter les positions relatives des groupes sociaux impliqués dans ce grand projet urbain. Plus spécifiquement, il s’intéresse à l’intersection du boulevard Saint-Laurent et de la rue Sainte-Catherine, où se trouvent les projets immobiliers d’un important promoteur. C’est un secteur emblématique de la métropole québécoise aussi connu comme le Red Light. Entre la municipalité, le promoteur et les citadins recrutés dans le cadre d’ateliers de discussion et d’entrevues, il appert que l’on puise à même des mémoires urbaines différentes pour définir autant de Red Lights.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".