MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2618733667 · doi:10.7202/1035042ar

Ambivalence des luttes urbaines et ambiguïté des interventions de l’État

2016· article· fr· W2618733667 on OpenAlexaffvenueabout
Pierre Hamel, Jean‐François Léonard

Bibliographic record

VenueInternational Review of Community Development · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article rend compte d’une façon synthétique de l’évolution des mobilisations populaires à Montréal sur les conditions de vie depuis les débuts des années 60, particulièrement autour de la question du logement. Ce qui semble caractériser le plus profondément ces mobilisations c’est avant tout leur ambivalence tant sur le plan de l’organisation que des moyens d’action à l’égard de l’idéologie dominante. De plus il est important de noter que malgré une certaine radicalisation au plan idéologique, les militants et les organisations continuent à être aux prises avec les mêmes difficultés, comme s’il n’y avait pas eu de transformation des pratiques, comme si elles n’étaient pas parvenues à se donner les moyens organisationnels et politiques qui leur auraient permis d’évoluer. Mais ces difficultés ne tiennent pas uniquement aux problèmes que rencontre la gauche ; elles s’expliquent également par la nature des transformations qui ont marqué l’espace montréalais depuis une vingtaine d’années de même que par le rôle ambigu qu’y a joué l’État et surtout le pouvoir municipal. Celui-ci mettait de l’avant un profil de gestion qui, en garantissant un appui aux investisseurs et promoteurs défendait une image d’interventionnisme ad hoc, occultant de ce fait son rôle politique véritable.

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)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.509
Threshold uncertainty score0.988

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0130.019
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0020.006
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.135
GPT teacher head0.426
Teacher spread0.291 · 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 designQualitative
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
Published2016
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueInternational Review of Community DevelopmentSame topicSocial Sciences and GovernanceFrench-language works237,207