L'insertion des HLM montréalaises dans le milieu social environnant
Bibliographic record
Abstract
Résumé À Montréal, les habitations à loyer modique sont dispersées à travers la ville. Contrairement au cas français, on ne raisonne donc pas en termes de quartiers HLM, mais en termes de quartiers d’implantation des HLM. Malgré cette dispersion, les HLM montréalaises ne sont-elles pas uniquement localisées dans les espaces socialement défavorisés de la ville ? Pour répondre à cette question et identifier ainsi les modes d’insertion des HLM dans l’espace intra-urbain montréalais, la méthodologie développée repose sur l’exploration de deux jeux de données objectives : l’un extrait du recensement canadien pour qualifier les espaces sociorésidentiels et l’autre fourni par l’Office municipal d’habitation de Montréal pour qualifier les immeubles HLM en fonction des caractéristiques du bâti et des caractéristiques sociodémographiques des locataires. L’étude a permis de dégager un éventail de modes d’insertion et notamment de démontrer que les HLM sont loin d’être uniquement localisées dans les espaces socialement défavorisés.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".