Bibliographic record
Abstract
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".