Intégration des transports et de l’aménagement du territoire au niveau métropolitain à Toronto et à Chicago : perspectives de gouvernance verticale et horizontale
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur l’intégration de l’aménagement du territoire et des transports au niveau métropolitain en Amérique du Nord. Au moyen d’une analyse de contenu d’entretiens semi-dirigés et d’une recherche documentaire, deux grandes régions métropolitaines, Toronto et Chicago, sont comparées quant à leur cheminement institutionnel vers une plus grande intégration de la planification des transports et de l’aménagement du territoire. Les interventions des différents paliers d’autorité sont décrites et comparées, mettant en exergue la manière dont le défi d’intégration est entrepris des deux côtés de la frontière. Alors que le gouvernement de l’Ontario a emprunté une approche législative et davantage centralisée, avec la création d’une agence de transport métropolitaine contrôlée par le ministre des Transports et l’adoption de deux lois de gestion de la croissance avec obligation de conformité, le gouvernement de l’Illinois a opté pour une approche plus décentralisée, avec la création d’une agence de planification régionale aux capacités de financement et à l’autorité limitées, dont le fonctionnement est basé sur la coopération volontaire entre acteurs locaux. Les différentes trajectoires empruntées dans les deux régions indiquent que la dimension verticale de la gouvernance constitue un passage obligé, à certaines étapes des politiques visant l’intégration des transports et de l’aménagement du territoire au niveau régional, et soulève des questions quant à l’impact du design institutionnel des nouvelles agences de planification sur le financement des projets de transport et les décisions relatives à l’utilisation du sol.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".