Aménager la métropole nature : retour sur les efforts passés de planification dans la région de Montréal et essai d'évaluation de la situation actuelle des banlieues / Planning and developing a "Green Metropolis" : a review of previous planning strategies in the Montreal region and an evaluation of the present situation in the suburbs
Bibliographic record
Abstract
Le présent article propose une interprétation des jalons de la planification urbaine et de l'aménagement du territoire dans la région métropolitaine de Montréal, depuis le XIXe s. et jusqu'à nos jours, sous l'angle des rapports sociaux à la nature. L'image de Montréal s'appuie, en effet, à l'instar d'autres grandes métropoles, sur la mise en scène de grands ensembles naturels, d'une frange agricole périurbaine et d'une nature de proximité. Les tentatives de planifier l'aménagement d'une métropole nature donnent toutefois des résultats mitigés. Il n'en reste pas moins qu'une grande proportion du territoire de la région métropolitaine, soit près de 60 %, est toujours composée d'espaces verts, naturels ou agricoles, mais subit les effets d'une constante érosion. Par contre, le partage de la nature dans la métropole apparaît, à la lumière d'une analyse pour la période récente, refléter les differentiations socio- économiques. Les banlieues à statut socio-économique élevé sont plus vertes et perdent moins de leurs surfaces boisées.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".