Le rôle de Montréal comme centre de services : une analyse pour certains services aux entreprises
Bibliographic record
Abstract
Montréal est aujourd’hui d’abord un centre québécois, voire régional, de services aux entreprises. Les exportations de services hors du Québec, et à plus forte raison hors du Canada, demeurent encore relativement modestes, du moins pour les secteurs examinés. La dimension du secteur des services aux entreprises à Montréal semble plutôt modeste par comparaison à celle de Toronto, ce qui s’expliquerait alors en partie par la taille relativement restreinte de son marché « naturel », le Québec. Si ce secteur a néanmoins connu une croissance impressionnante à Montréal, il s’agit là d’une évolution normale, observée dans toutes les grandes villes du monde industrialisé, liée en bonne partie à la tertiarisation générale des fonctions de production. Malgré la position prééminente de Toronto au niveau canadien, il serait cependant faux de parler d’une satellisation générale de Montréal par rapport à Toronto. Pour la plupart des services aux entreprises, il serait plus juste de parler d’un partage des marchés, car Montréal domine très nettement l’ensemble du territoire québécois. Elle joue en quelque sorte vis-à-vis du reste du Québec le même rôle que Toronto vis-à-vis du reste du Canada. Il reste toutefois à voir, étant donné les tendances récentes, si Montréal continuera, à l’avenir, à assumer ce rôle.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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.
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".