Revealing new dynamics in the industrial city : a study of human/horse relations in Montreal's public space, 1860-1916
Bibliographic record
Abstract
Ma recherche vise à mieux comprendre comment les relations entre les humains et les chevaux ont été négociées à Montréal, à l’époque où la ville est en voie d’industrialisation. Je montre comment l’idée du « Progrès » s’incarne à Montréal et entraîne des changements importants dans la façon dont les gens voient, littéralement et allégoriquement, la ville en relation avec la place accordée aux animaux, et plus spécifiquement aux chevaux, entre 1860-1916. En m’appuyant sur une analyse de données recueillies dans les archives de la Ville de Montréal, du Musée McCord, de Bibliothèque et Archives nationales du Québec et de l’Université McGill, tels que les Fonds de la Commission de Police de Montréal et les règlements municipaux, ainsi que des images, photos, plans d’époque et des articles de journaux, je montre comment ces relations changeantes s’inscrivent de façon tangible dans la ville qui s’industrialise. Cette recherche examine la question en utilisant trois méthodes exploratoires, et parfois expérimentales. En premier lieu, une recherche dans les règlements municipaux et leur analyse révèlent la façon dont les autorités abordent l’agentivité des chevaux. Ensuite, au moyen d’articles de journaux d’opinion tirés des archives de la Parks and Playgrounds Association, nous nous penchons sur l’espace partagé par les chevaux dans le parc du Mont-Royal. Pour terminer, nous examinons, grâce à une modélisation 3D, le partage de l’espace dans un cadre plus urbanisé, à l’angle des rues Sherbrooke et Guy. Nous retraçons le déplacement des chevaux des cochers pour visualiser les changements apportés dans le cadastre urbain et son impact sur les relations humains/chevaux.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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.
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".