L’accessibilité aux aires de jeux dans les parcs de la Communauté métropolitaine de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Notre objectif, dans cet article, est de vérifier l’existence d’iniquités environnementales en termes d’accessibilité aux aires de jeux sur le territoire de la Communauté métropolitaine de Montréal pour les enfants, les familles monoparentales, les personnes à faible revenu et les minorités visibles. Deux indicateurs d’accessibilité spatiale sont calculés : une mesure de proximité et une mesure de disponibilité basée sur l’offre et la demande d’aires de jeux. La cartographie des deux indicateurs démontre que, dans les banlieues, ces populations résident plus loin de l’aire de jeux la plus proche (souvent à plus 750 m) qui est par ailleurs faiblement saturée (peu d’utilisateurs potentiels dans un rayon de 1000 m) alors que, dans le centre de l’agglomération de Montréal, les enfants résident à proximité d’une aire de jeux (souvent à moins de 500 m), mais qui est potentiellement saturée. Les résultats des régressions démontrent l’absence d’iniquités flagrantes pour les quatre groupes de population. Toutefois, la population à faible revenu a une accessibilité plus limitée alors que les familles monoparentales bénéficient d’une meilleure accessibilité.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".