Bibliographic record
Abstract
C'est de différenciation sociale se manifestant dans l'espace urbain dont il est question dans ce texte : de la structure socio-écologique de Montréal en 1951, 1961 et 1971. Pour rendre compte de cette structure, l'article analyse les caractéristiques de population regroupées en secteurs de recensement et, par la méthode d'écologie factorielle, dégage les axes de différenciation de l'espace urbain. Les filiations théoriques et les ruptures méthodologiques sont établies, au préalable, entre écologie humaine, analyse des aires sociales et écologie factorielle. Les principales questions qui guident l'analyse empirique sont les suivantes : quelle est la stabilité temporelle de la structure urbaine de .Montréal? Dans l'espace, observe-t-on une relative indépendance entre les caractéristiques socio-économiques, d'une part, et les caractéristiques culturelles et linguistiques, d'autre part? Les minorités ethniques sont-elles enclines à se concentrer spatialement? Finalement, en quoi l'écologie factorielle de Montréal se distingue-t-elle de celle d'autres grandes villes industrielles? Les résultats obtenus s'écartent légèrement de ceux observés dans d'autres études similaires sur Montréal. Un bilan en est dressé : les variations entre ces études sont dues, pour une grande part, à des différences méthodologiques. Finalement, l'article se termine par une courte discussion de nouvelles pistes de recherche sur le rapport structure urbaine et structure sociale.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".