Méthode d'aide à la décision pour déterminer la localisation des passages brigadiers dans l'agglomération de Montréal
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTS Je souhaite d'abord remercier mon directeur Monsieur Yann Roche, professeur à l'UQAM, pour m'avoir guidé tout au long de mon cheminement universitaire de deuxième cycle.Merci pour les conseils judicieux qui me seront utiles tout au long de ma vie professionnelle.Un grand merci à ma codirectrice Madame Marie-Soleil Cloutier qui m'a accepté dans son équipe de recherche de l'INRS-UCS.Merci pour l'encadrement et les encouragements qui m'ont permis d'achever avec succès mon projet de maîtrise.De plus, j'ai pu profiter d'un environnement de travail stimulant au Laboratoire d'analyse spatiale et d'économie urbaine et régionale (LASER) de l'INRS.Je veux adresser un merci tout spécial à mes parents, Alice et Michel, qui m'ont soutenu moralement et financièrement durant mes cinq années d'études universitaires.Finalement, merci à ma compagne de route Cynthia d'être à mes côtés depuis le tout début de mon aventure universitaire.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".