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Record W2605974760 · doi:10.7202/1038872ar

Le métro de Montréal et son financement : entre surenchère de gouvernance et déficit de gouverne

2017· article· fr· W2605974760 on OpenAlexvenueaboutno aff
Pascal M. Lavoie, Marie‐Claude Prémont

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicUnderground infrastructure and sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le métro de Montréal constitue l’épine dorsale du réseau de transport collectif de la grande région métropolitaine. Sa contribution aux ambitions de développement durable et de décongestion de la région montréalaise est cruciale. Les règles de gouvernance auxquelles il est soumis peuvent favoriser ou inhiber son bon fonctionnement et son développement optimal. Or, une analyse fine des règles de gouvernance du métro de Montréal révèle que le dédale inextricable qui la caractérise ne peut conduire qu’à l’impotence, nonobstant la meilleure volonté de ses principaux acteurs. Il va de soi qu’un système aussi avancé que le métro, inséré dans une organisation municipale aussi complexe que celle de la région montréalaise, ne peut se caractériser par la simplicité. Est-il par ailleurs nécessaire d’exacerber à outrance chacun des volets de la gouvernance du métro, que ce soit pour sa planification, son fonctionnement ou son financement ? Les modes d’organisation, de contrôle et d’exercice des pouvoirs et des compétences en matière de financement des activités et des infrastructures du métro de Montréal sont si éclatés et dysfonctionnels que nul ne saurait dire si cette importante infrastructure est à caractère local, régional, métropolitain ou provincial.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.367
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
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 head0.006
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.216 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2017
Admission routes2
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