MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1725547276 · doi:10.3917/flux.097.0088

Savoirs et savoir-faire partagés : l'évolution de l'hydraulique urbaine à Montréal au XIX e siècle

2015· article· fr· W1725547276 on OpenAlexaffabout
Dany Fougères

Bibliographic record

VenueFlux · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWater Governance and Infrastructure
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré sa taille modeste au XIXe siècle, la ville de Montréal a été choisie par les ingénieurs pour expérimenter un système d’approvisionnement en eau, autorisé par la Couronne britannique dès 1798. À l’époque toutefois, des difficultés liées à l’étanchéité des conduites, à la qualité de l’eau des rivières, aux quantités insuffisantes d’eau de source apportées par le mont Royal et à l’absence de solution appropriée pour l’élimination des déchets solides, laissent le système inaccessible aux populations. Au milieu du siècle, la ville rachète la Montreal Waterworks et, ayant obtenu de la Couronne l’autorisation de financer les coûts du réseau par le biais d’impôts locaux, elle parvient à généraliser le service. Sur le plan technique, l’histoire de Montréal est à la fois spécifique au site lui-même et comparable à celle de l’ensemble des grandes villes de l’époque. Tandis que New York et Boston choisissent d’acheminer l’eau par le biais de sources de plus en plus éloignées, construisant de grands réservoirs et aqueducs, Philadelphie et Montréal choisissent au contraire de tirer partie des eaux de surface de proximité. Les premières influences sont venues d’Angleterre (en particulier avec l’introduction précoce des machines à vapeur) et d’ingénieurs américains, jusqu’à ce que la ville recrute, en 1892, un ingénieur français issu du Corps des Ponts et Chaussées : George Janin. Celui-ci avait connaissance des aqueducs de longue distance déjà adoptés à Paris, mais choisit plutôt de traiter l’eau du Saint-Laurent et, bien qu’il échouât à convaincre la ville de construire les fameux égouts ovoïdes à l’intérieur desquels il était possible de se déplacer, il réussit à mettre en œuvre un réseau d’eaux usées et leur traitement par épandage, à une époque où le traitement par les sols restait rare. À la différence des villes européennes et d’Amérique du Nord, Montréal est en conséquence impliquée dans une diversité d’institutions mises en place en réponse à des problématiques (locales, régionales ou nationales) spécifiques au domaine de l’eau. De l’observation du cas de Montréal et des villes de la côte Est, il ressort qu’il n’existe pas de solution unique à la question de l’eau, ce même si l’approche adoptée par chacune des villes étudiées est à bien des égards partagée par les autres.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.211
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2015
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueFluxSame topicWater Governance and InfrastructureFrench-language works237,207