Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire explore les dynamiques propres à la mise en place de politiques de revitalisation dans un quartier urbain montréalais. La revitalisation, accompagnée de nombreux autres « processus » connexes, comme la participation citoyenne et la concertation, participe à une tentative de gouvernement des espaces urbains à travers ce que j’ai appelé ici le dispositif de revitalisation. Le dispositif de revitalisation du quartier Sainte-Marie est le résultat de la mise en place d’une série de pratiques gouvernementales ainsi que de mutations dans la façon de gérer les affaires publiques propres au Québec, et plus particulièrement, à la grande région de Montréal. L’analyse se centre ici sur l’évolution de différentes tendances tant au niveau associatif, communautaire que privé et institutionnel afin de cerner les dynamiques propres au fonctionnement actuel du dispositif dans le quartier de Sainte-Marie, situé dans l’arrondissement Ville-Marie. La formation de ce dispositif est une partie d’un phénomène plus large de transformation des espaces urbains par différentes interventions gouvernementales et privées, à l’ère du néolibéralisme contemporain. Le dispositif est ancré dans tout un florilège d’idées et de pratiques qui doivent être justifiées par le recours à un nouveau vocabulaire et à des concepts qui demeurent volontairement flous et mal définis afin d’en arriver, pour les acteurs concernés, à conserver une liberté d’action nécessaire et d’en restreindre l’accès.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".