Analyse sociologique de l'émergence du phénomène des ruelles vertes sur l'Île de Montréal
Bibliographic record
Abstract
En raison d’une démographie croissante dans les villes et en réponse aux changements climatiques, nombre d’entre-elles mettent en place des actions visant à intégrer des principes écologiques, afin d’en améliorer le sort présenté comme catastrophique. Au-delà de l’organisation des milieux politiques, les citoyens se mobilisent afin d’adopter des modes de vie responsables. De nombreuses initiatives sont enclenchées dans le milieu urbain et ce mémoire consiste à analyser le phénomène des ruelles vertes, dans la ville de Montréal, en rapport avec les politiques de résolution d’enjeux écologiques et sociaux par le développement durable dans le milieu urbain. De plus en plus nombreuses, ces ruelles atypiques ont vocation à augmenter le verdissement dans la ville de Montréal et à rassembler les citoyens au cœur de ces espaces. Fondées sur la connaissance de son voisinage, les ruelles vertes permettent le resserrement du tissu social, créent de la cohésion dans cet espace partagé et rendent possible l’échange d’idées entre tous ceux qui l’habitent. Les projets de ruelles vertes dont la réussite reste délicate, se concrétisent à mesure que se solidifient les relations entre les citoyens l’habitant. À travers les concepts de transition écologique et de participation citoyenne, nous avons tenté de comprendre de quelle manière les citoyens s’approprient leur ruelle et dans quel type de démarche ils s’engagent afin de l’animer. La participation citoyenne semble s’appuyer sur le verdissement de la ruelle pour la réalisation du projet et son épanouissement au fil du temps dépend des liens sociaux qui seront tissés dans la ruelle. \n___________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : ruelles, ruelles vertes, aménagement urbain, participation citoyenne, transition écologique, agriculture urbaine, Montréal
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".