« Améliorer » les ruisseaux? Les rapports des citoyens aux cours d'eau à Sudbury, 1892‐1956
Bibliographic record
Abstract
Dès son incorporation en 1892, Sudbury, établie à la confluence des ruisseaux Nolins et Junction, subit les aléas de la vie au bord de l'eau. En effet, ces petits cours d'eau ne peuvent être ignorés par la ville qui croît rapidement. L'étude vise à déterminer les nombreux défis présentés par les ruisseaux au fil des saisons, d'après les plaintes des citoyens et les réponses données par la municipalité. Celles‐ci sont rapportées dans les procès‐verbaux du Conseil municipal et dans le principal quotidien de Sudbury. Les ruisseaux sont rapidement confondus avec les problèmes vécus et leur transformation est initiée dès la fin du XIXesiècle. Toutefois, un dialogue s'établit entre les citoyens et la Ville, dialogue auquel participent les journaux. Il mène à concevoir, à la suite d'essais et d'erreurs, des changements de pratiques qui permettraient d'habiter le bord de l'eau tout en réduisant les nuisances qui lui sont associées. Mais une grave inondation en 1937 mène plutôt à mettre en œuvre un plan d'« amélioration » des ruisseaux. Ceux‐ci, fort dégradés et assimilés à l'infrastructure urbaine, sont transformés radicalement jusqu'à être recouverts au centre‐ville. Disparus du paysage, ils constituent toutefois un legs complexe à la génération suivante.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".