Chapitre 6. Aménagement métropolitain à Toronto : réalisations partielles et participation chancelante
Bibliographic record
Abstract
En étudiant l’histoire de l’aménagement dans la région de Toronto depuis la Seconde Guerre mondiale, on se dote d’une longue perspective historique qui permet de dégager des observations sur l’aménagement à l’échelle métropolitaine. Il y a d’abord la césure entre le contenu des plans et les réalisations en matière d’urbanisme. Ce n’est que récemment, à la suite de l’adoption d’une loi provinciale sur l’aménagement régional à Toronto et d’un contrôle resserré sur les décisions municipales, qu’un plan est parvenu à modifier la croissance métropolitaine. Une autre observation, plus directement reliée à l’objet de l’ouvrage, porte sur la participation aux décisions sur l’aménagement au niveau métropolitain. Durant la période à l’étude, l’aménagement métropolitain est demeuré une chasse gardée des experts, surtout des urbanistes. Nous avons assisté à la mise en place de mécanismes de participation populaire, mais le public restreint qui a pris part à ces consultations a eu peu d’influence sur l’orientation des plans. Le plus souvent, la participation consistait à solliciter une réaction du public par rapport à des stratégies qui étaient déjà pleinement formulées. Il y a aussi le fait que pour la majorité des gens, les questions reliées à l’aménagement métropolitain soulèvent moins d’intérêt que les enjeux locaux.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".