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Record W2047370049 · doi:10.7202/055278ar

Les traits nouveaux de la population du Grand Montréal

2005· article· fr· W2047370049 on OpenAlexvenueaboutno aff
Norbert Lacoste

Bibliographic record

VenueRecherches sociographiques · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le phénomène de l'urbanisation est une des aventures sociales de l'humanité les plus extraordinaires qui soit. En effet, si, comme on l'a noté, l'expansion démographique mondiale pose des problèmes d'organisation dans les pays en voie de développement, le phénomène de la croissance des villes, dont on a noté l'importance au cours du XIXe siècle, constitue pour le Canada français un problème capital. C'est ainsi que notre population participe d'une façon expérimentale à cette aventure mondiale de l'urbanisation. Si, en 1800, il n'y avait pas encore de villes « millionnaires » dans le monde, on en compte maintenant une centaine. Ce phénomène de la constitution des grandes agglomérations urbaines est un phénomène inégalement répandu. Si on peut croire que la civilisation est attachée au développement des grandes villes, l'Europe est en tète avec ses 35 villes millionnaires, l'Asie suit avec 32, l'Amérique en a 26, l'Afrique en possède 3 et l'Océanie en possède 2. Le Canada ne possède que deux villes millionnaires, Montréal et Toronto. Si nous n'avons pas encore les problèmes de New-York, qui est une ville sept fois plus considérable que l'agglomération montréalaise, ni ceux de Londres qui l'est cinq fois, ni même ceux de Paris ou ceux de Chicago, qui sont trois fois plus populeuses que Montréal, néanmoins, nous nous situons dans une position médiane, en 49e place parmi les 93 villes millionnaires. Il nous serait facile de nous laisser aller à la mégalomanie et de projeter nos idéologies propres sur la réalité qui nous entoure mais la recherche scientifique est une docilité de l'esprit à saisir le réel et à le comprendre. C'est dans cette perspective que j'analyse le grand Montréal dans ce qu'il est et dans ce qu'il devient. Pour ce faire, j'utilise le langage des chiffres. C'est un langage qui se répand de plus en plus. C'est lui qui nous permet d'apprécier l'ampleur des phénomènes. Ce calcul de l'évolution quantitative ne dit évidemment rien de la qualité des phénomènes étudiés, cependant, la mesure des choses n’est très souvent un indice de leur évolution.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.183
Threshold uncertainty score0.368

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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 head0.089
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.246 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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
Published2005
Admission routes2
Has abstractyes

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