Airbnb, le partage du logement et le droit au logement à Montréal
Bibliographic record
Abstract
La prolifération des locations à court terme, ainsi que les entreprises qui les supportent, ont suscité de nombreux débats houleux dans un nombre croissant de villes concernant l’usage approprié des propriétés résidentielles. Sont-elles des actifs pouvant être convertis à un usage plus rentable en tant que logement touristique, ou s’agit-il de logements pour les résidents locaux ? Cet article analyse le cas de Montréal et constate que les bénéfices financiers des locations à court terme sont fortement concentrés, alors que la ville entière souffre de la conversion de près de 5000 logements locatifs. Nous explorons les tensions entre l’écosystème croissant des entreprises qui facilitent la professionnalisation des hôtes ainsi que les résidents et groupes communautaires de Montréal qui luttent pour leur droit au logement. Nous concluons en discutant des mesures réglementaires qui permettraient de détourner le marché des locations à court terme des opérations commerciales pour le diriger vers un réel partage de propriété résidentielle.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.001 |
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.
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".