Le choix du tout-à-l'automobile à Montréal (1953-1967) : un contexte propice à l’aménagement de l'échangeur Turcot
Bibliographic record
Abstract
En l’espace d’une décennie, Montréal s’est durablement transformée. Du milieu des années 1950, où elle représente une ville développée certes, mais dépourvue d'autoroutes, à 1967, année de l’Exposition universelle, la métropole du Québec confirme son choix du tout-à-l’automobile. Le développement autoroutier qu’elle réalise à cette époque doit alors être en mesure de répondre aux besoins de la société à court comme à long terme. Ce réseau perdure toujours de nos jours. Nous souhaitons décomposer la trame de cette période mouvementée afin de comprendre comment Montréal a pu adopter cette orientation aussi rapidement. Il est question d’aborder les éléments ayant permis de centraliser le thème de la circulation à Montréal. La réponse des autorités et la volonté de planifier la ville à long terme nous conduisent ensuite à une réalisation accélérée d’un réseau autoroutier métropolitain d’envergure dont l’échangeur Turcot représente l’aboutissement en 1967. Cette étude permet de mieux examiner l’histoire de ce projet autoroutier majeur qui a constitué un des symboles forts de la modernisation de Montréal et du Québec. L’échangeur Turcot construit dans les années 1960 est le fruit d’une conjoncture particulière, correspondant à des besoins et des attentes tout autre que ceux qui prévalent actuellement. Nous concluons ainsi en nous questionnant sur la construction actuelle du nouvel échangeur Turcot, et en affirmant qu’elle ne correspond peut-être pas aux besoins d’une métropole du XXIe siècle.
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".