La mise en forme d’un pôle de haute technologie en proche banlieue: d’un aménagement fonctionnaliste à un urbanisme de créneau. Le cas de Saint‐Laurent dans la région métropolitaine de Montréal
Bibliographic record
Abstract
De nouvelles formes de développement sont privilégiées dans certains espaces de la proche banlieue des principales métropoles canadiennes. Cette évolution est liée à la maturation de ces espaces sur le plan économique. Par l’étude d’un cas représentatif de cette maturation économique à l’échelle métropolitaine de Montréal, l’arrondissement de Saint‐Laurent, nous mettons en valeur l’évolution des stratégies d’aménagement des acteurs du développement pour les deux principales phases de développement du territoire (1950–1980 et 1980–2000). Nous relions l’évolution sur le plan économique du cas étudié et les stratégies d’aménagement des acteurs du développement en nous référant à la thèse de la régulation. Par une méthode de collecte de données de type qualitatif basée sur une analyse documentaire et l’usage d’entretiens avec les acteurs du développement (du secteur privé et municipal), nous comparons les pratiques d’aménagement pour les deux périodes étudiées. En faisant appel à la distinction entre le fordisme et le post‐fordisme pour caractériser la maturation économique, nous concluons que l’évolution sur le plan morphologique du territoire est marquée par le passage d’un aménagement fonctionnaliste à un urbanisme de créneau.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".