L’infrastructure verte dans l’aire urbaine de Montréal: la multifonctionnalité des espaces végétalisés en question
Bibliographic record
Abstract
Depuis une dizaine d’années, on observe un engouement croissant des chercheurs pour les infrastructures vertes dans l’optique d’améliorer la qualité de vie des habitants, notamment en identifiant les services écosystémiques. Cette mise en réseau des espaces végétalisés urbains permet également d’augmenter leurs résiliences face à des perturbations (espèces invasives, dégradations des habitats, mauvaises pratiques de gestions, brassage génétique insuffisant, etc.). Cette multifonctionnalité des espaces végétalisés sera interrogée dans l’agglomération montréalaise. Le paysage végétal sera pris en compte à travers sa qualité écologique et les usages que les urbains en font. Ce paysage végétal est mobilisé grâce à des cartes des formations végétales identifiées par leurs espèces dominantes, ce qui permet une approche plus fine que la plupart des recherches sur les infrastructures vertes par images satellites. Une évaluation critériée nous permettra d’estimer la qualité écologique et l’intérêt social des espaces végétalisés selon leurs situations dans l’espace urbain. De plus, Montréal s’est doté d’un outil d’aménagement qui correspond aux définitions d’une infrastructure verte, les écoterritoires. Les opportunités de développement d’une infrastructure verte seront comparées à la disposition des écoterritoires, dans la perspective d’évaluer leurs potentiels.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 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".