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Record W3138840221

Pour des quartiers résilients et multimodaux à Montréal : analyse de la vulnérabilité climatique de trois quadrilatères

2020· article· fr· W3138840221 on OpenAlexaboutno aff
Mali Ilse Paquin

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’humanité est à un moment charnière de son histoire. Elle entrevoit les premiers signes d’un effondrement climatique imminent qu’elle seule peut freiner. D’une année à l’autre, les aléas climatiques se font plus sévères, particulièrement dans les villes. Plus d’un demi-siècle d'urbanisation intensive a mené tout droit vers des collectivités nord-américaines fragilisées, c’est-à-dire centrées sur les voitures, minéralisées et dégarnies de couvert végétal. Un héritage toxique pour les administrations municipales d’aujourd’hui, aux prises avec des territoires qui deviennent inhospitaliers, voire dangereux, à la première pluie abondante ou vague de chaleur. Désormais, la résilience climatique incarne la dernière planche de salut pour les villes du 21e siècle. Cet essai se penche sur deux enjeux climatiques majeurs à Montréal : les ilots de chaleur urbains et les débordements d’égouts dans les cours d’eau, communément appelés « surverses ». L’objectif général est de convertir un quadrilatère vulnérable à ces deux enjeux en ilot de résilience climatique et multimodal grâce entre autres à une reconfiguration routière et à l’ajout de phytotechnologies et d’infrastructures naturelles. Pour y parvenir, une grille d’analyse comportant dix critères a été développée pour comparer la vulnérabilité de trois quadrilatères montréalais; ceux-ci avaient comme point commun la présence d’une cour d’école fortement minéralisée. Le quadrilatère de l’école Saint-Anselme, qui s’est révélé le plus vulnérable des trois, fait l’objet de plusieurs recommandations spécifiques à l’attention de l’arrondissement Ville-Marie : un retrait important de l’espace réservé à la voiture; l’ajout de corridors d’arbres dotés de fosses continues et drainantes; l’intégration d’un réseau de biorétentions; la végétalisation des toitures d’édifices accueillant des groupes vulnérables; le verdissement de la cour d’école. Puisque la Ville de Montréal est en position de guider et d’outiller les arrondissements, six recommandations structurantes lui sont adressées. Parmi celles-ci, la Ville est encouragée à produire un plan de résilience pour chaque aléa climatique -plutôt qu’un seul plan global- qui intégrerait un vaste programme d’implantation de phytotechnologies et d’infrastructures naturelles. Des amendements réglementaires sont recommandés pour enlever les freins à la végétalisation des toits. Un programme collaboratif de reboisement ciblant l’est de Montréal est également proposé. La participation des parties prenantes est intégrée à la majorité des recommandations, qui comprennent la création d’un budget participatif pour les projets citoyens de végétalisation. Enfin, la Ville est invitée à développer conjointement avec des experts un modèle montréalais d’ilot résilient multimodal et végétalisé.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.121

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.218 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2020
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