Un aperçu féminin sur la restructuration de l’emploi et sur la gentrification : le cas de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Dans le débat sur les causes de la gentrification, la géographie urbaine d'inspiration marxiste a récemment commencé à analyser les liens entres les transformations économiques globales et la production d'une « nouvelle classe moyenne » dans les quartiers centraux des grandes métropoles. Cependant, cette approche continue de reléguer au second plan la composante sexuelle de la restructuration de la force de travail. Nous tentons de montrer que les rapports de sexe sont un facteur constitutif des nouvelles fractions et des « nouveaux modes d'habiter » observés dans les quartiers en voie de gentrification. Pour mieux saisir ces transformations, il importe d'analyser de manière plus approfondie les pratiques de reproduction des ménages. Nous illustrons nos constatations à l'aide de données du recensement sur l'insertion des professionnels et des professionnelles des quartiers centraux dans les secteurs de l'économie montréalaise en 1971 et en 1981, et sur la composition des ménages dans lesquels ils et elles vivent. Il appert que les gentrifications se scindent en fractions distinctes au lieu de constituer un groupe dont le comportement et le mode d'appropriation de l'espace sont homogènes.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".