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Record W2616417699 · doi:10.71781/2772

Le paysage urbain nocturne : une dialectique du regard entre ombre et lumière

2016· dissertation· fr· W2616417699 on OpenAlexaboutno aff
Sylvain Bertin

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicNight-time city culture
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Questionner la construction du paysage urbain nocturne, c’est développer une approche dialectique du regard entre l’ombre et la lumière. Parce que la ville devient invisible dans l’obscurité, la nuit menace celle-ci de disparition. Dans ce contexte, ce travail explore les nouvelles images et interprétations de la ville dévoilées par la lumière artificielle. L’enjeu est de comprendre les aspects changeants et instables liés à l’apparence de la ville. Découvrir la ville la nuit, c’est la comprendre dans l’éphémérité de ses modes d’apparition, dans sa capacité de survivance et de transformation grâce à la lumière artificielle. La nuit révèle tant des imaginaires liés à la fascination de la lumière qu’à la peur de l’obscurité. Dominée par des transformations visuelles, elle intensifie et démultiplie les significations portées aux espaces. Entre nuit dionysiaque et nuit maligne, c’est toute une variété de « tableaux urbains nocturnes » qui apparaissent. Penser le paysage urbain nocturne, c’est envisager la nuit comme une « hétérotopie », qui, parce qu’elle modifie les conditions d’apparition de la ville, modifie les perceptions du territoire. Au croisement du réel et de l’imaginaire, il s’agit de dépasser les limites du visible pour apprendre à voir l’invisible. Ce travail révèle une relation complexe de la ville avec la lumière; il interroge le rapport entretenu avec les espaces urbains la nuit et remet en perspective la manière de voir l’obscurité. La lumière offre un fond de toile pour le déroulement des activités, elle régule les perceptions et les expériences de la ville. L’espace-temps nocturne offre l’opportunité d’envisager les tensions entre lumière et obscurité. Dans cet « entre- deux », cette recherche contribue à ouvrir la voie à une perspective transversale de la ville la nuit. Celle-ci comprend donc une revue de littérature sur les différentes visions de l’éclairage, mais aussi sur la nuit et l’obscurité. Elle permet une compréhension des nouvelles approches en éclairage comme des nouveaux concepts émergeant des recherches sur la nuit. S’appuyant sur des démarches anthropologiques et expérientielles du paysage, l’originalité de cette étude est d’explorer les différentes manières d’envisager la nuit. Des imaginaires développés par les acteurs de l’aménagement — issus d’entretiens avec des experts en urbanisme, en architecture, en paysage, en design et des arts — à l’expérience visuelle et sensible — issue d’explorations nocturnes —, ce travail dévoile une pluralité de paysages qui compose le territoire. Recourant à Montréal comme cas d’étude, cette métropole canadienne offre un contexte original pour comprendre le regard que pose la société occidentale sur la ville la nuit. Cette recherche révèle alors une hiérarchisation des représentations liées aux espaces urbains nocturnes. De la consécration des espaces centraux, à la méconnaissance des espaces marginaux, en passant par la banalité des espaces quotidiens, celle-ci dépeint un portrait inédit de Montréal vu et imaginé de nuit. À travers l’étude des représentations socioculturelles, cette investigation contribue à une nouvelle compréhension de la planification et de l’expérience de la ville. Elle définit ce que revêt la notion de « paysage urbain nocturne ».

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.046

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.009
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.181
Teacher spread0.177 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2016
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