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Record W2910289997

L'urbanisme à l'heure de la mobilité généralisée. Questionner la réponse de la planification urbaine face à l'injonction à être mobile au travers de l'évaluation d'un grand projet d'urbanisme à Montréal

2018· dissertation· fr· W2910289997 on OpenAlexaboutno aff
Julien Yoann Devaud

Bibliographic record

VenueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La relocalisation en 2015 du Centre Universitaire de Santé McGill — pôle d'emploi pour plus de 10 000 personnes — au sein de l'agglomération de Montréal fait figure de cas d'étude inédit permettant d'interroger les conséquences de la localisation des grands équipements de services ainsi que certaines formes d'urbanisme par méga projet, dans le contexte sociétal actuel. Ce contexte, c'est celui du néolibéralisme, où notre rapport à l'espace est avant tout dicté par une mobilité exacerbée, que certains qualifient de généralisée, ayant infiltré l'ensemble de nos relations sociales et spatiales. En devenant un impératif de flexibilité, cette mobilité s'est progressivement développée comme valeur sociale centrale et valorisée. L'injonction dont elle fait l'objet en fait un réel révélateur d'inégalités socioterritoriales. Cette étude du cas montréalais est ainsi l'opportunité de questionner la prise en compte de l'enjeu inédit, mais global de la mobilité et ses liens avec les inégalités sociales, dans la planification urbaine à l'heure actuelle. De même, en proposant une évaluation transversale du projet de redéploiement du CUSM, cette étude sera également l'occasion d'interroger les conséquences sociales de la pratique de l'urbanisme.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
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 score0.202
Threshold uncertainty score0.405

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.011
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.001

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 head0.010
GPT teacher head0.227
Teacher spread0.217 · 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

Citations0
Published2018
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