Les projets novateurs de Transit-oriented development dans le Grand Montréal : conception, mise en œuvre et effets d’un nouvel instrument d’urbanisme
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte où le Transit-oriented Development (TOD) s’est imposé comme un modèle central de la planification des villes nord-américaines, cet article étudie les processus de mise en œuvre du TOD dans le Grand Montréal au prisme d’un instrument d’action publique singulier : les projets novateurs de TOD. À partir d’une enquête qualitative et de l’analyse détaillée de trois expériences de projets novateurs en banlieue montréalaise, l’article rend compte de la conception de cet instrument, de ses usages locaux différenciés et de ses effets sur les référentiels, les processus et le contenu de l’action urbaine aux échelles locale et métropolitaine. Il montre que cet instrument est « support » des évolutions récentes des pratiques de planification et de production urbaine dans le Grand Montréal, en même temps que « vecteur » de ces changements. Cet article illustre alors l’intérêt de l’approche par les instruments d’action publique pour renouveler les perspectives théoriques et les savoirs empiriques sur l’action collective urbaine, les pratiques de coordination urbanisme-transport et le TOD.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".