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Record W2146377260 · doi:10.1111/cag.12009

La représentation de l’espace public par la photographie : Une étude de cas dans la région de Montréal (Québec, Canada)

2013· article· fr· W2146377260 on OpenAlexaffvenueabout
Laurence Leduc‐Primeau, Gilles Sénécal, Nathalie Vachon

Bibliographic record

VenueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPublic Spaces through Art
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtESPACEPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’espace public est soumis, par‐delà les formes matérielles qui le constituent, aux représentations ou images qui orientent les types d’usages, les formes d’appropriation et la perception générale qu’on s’en fait. En suivant un gradient urbain centre‐périphérie, qui permet de comparer trois secteurs de la région de Montréal (péricentral, périurbain et couronne Nord), nous avons dépouillé le contenu de photographies disponibles dans le cyberespace (issues des différentes municipalités et arrondissements, des journaux locaux et des médias sociaux) afin de dégager les représentations de l’espace public. Que peuvent dire les photographies disponibles en ligne sur la manière dont l’espace est perçu? Nous avons établi des images‐types de l’espace public (nature idyllique, scène urbaine, espace festif, espace vide, portrait de famille) qui étaient représentatives de l’ensemble du corpus étudié. Nous avons comparé les résultats obtenus à une analyse de correspondance qui a permis d’éclairer la structure des interactions entre les variables. L’analyse a montré que les représentations s’inscrivent dans une perspective plutôt différenciée par quartier que par région, et que si les journaux et les municipalités représentent souvent les thèmes de la sociabilité et de la famille, les médias sociaux, eux, montrent davantage des espaces vides, qu’ils soient monumentaux ou du quotidien.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.322
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.015
Science and technology studies0.0030.010
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes3
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