Bibliographic record
Abstract
Montréal est une métropole cosmopolite qui offre un milieu de vie de qualité à ses quelques 1,6 million d'habitants. Le tiers de sa population est issu de l'immigration. Près de la moitié déménage aux 5 ans dont le tiers à l'extérieur de la ville. Le taux de faible revenu dans la population est de 30% environ. La criminalité, dont le taux de déclaration est de 34%, est en baisse de 4,3% sur 5 ans et de 15,4% depuis 10 années. La police lutte contre la criminalité, assure l'ordre et travaille, avec la Ville et de nombreux partenaires, à prévenir le crime par la mise en place d'activités spécifiques à différentes clientèles, dont les jeunes. L'action conjuguée de tous ces partenaires favorise la réussite de la prévention, qui s'appuie sur l'offre d'activités diversifiées selon le genre, l'âge, l'origine ethnique et culturelle. Le succès repose aussi sur l'approche globale, intégrée, concertée et complémentaire des actions réalisées ainsi que sur la diversité des moyens et des stratégies mis en oeuvre pour répondre aux besoins.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.003 |
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".