Bibliographic record
Abstract
En cinquante ans, le centre-ville de Montréal a vu s’implanter un réseau piétonnier protégé de près de 30 kilomètres, donnant accès à ce qu’on appelle maintenant la ville intérieure. Le « RÉSO », entièrement accessible au public, comprend des stations de métro et des gares, des halls d’immeubles de bureaux et d’habitation, des galeries marchandes, des pavillons universitaires et bien d’autres structures. Toronto a connu avec le « PATH » une évolution similaire, et les deux métropoles ont acquis pour ces aménagements une renommée internationale. Résultat de plusieurs années de recherche, ce livre décrit deux expériences d’urbanisme tridimensionnel uniques au monde par leur ampleur. Il retrace leur historique et aborde les grandes questions qui se sont posées au fil des années. Quelles sont les conditions favorables à l’extension d’une ville intérieure ? Quels en sont les obstacles ? Quels sont les rôles respectifs des autorités publiques et des entreprises privées ? Dans quelle mesure les usagers et les citoyens en général ont-ils leur mot à dire dans ce genre de développement urbain ? Le développement de la ville intérieure est-il terminé ou faut-il s’attendre à un nouvel essor ?
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.287 | 0.060 |
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".