Facteurs environnementaux et réseaux d’eau, Arthabaska et Victoriaville, 1880-1934
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur l’étude de deux réseaux d’eau distincts, soit celui de la ville d’Arthabaska et celui de la ville de Victoriaville. Nous souhaitons éclairer le rôle joué par les facteurs environnementaux, naturels et urbains, au cours du processus ayant mené à l’implantation de réseaux d’eau potable et d’eaux usées dans les deux villes à l’étude. Divers travaux ont traité de la mise en place des réseaux d’aqueduc et d’égout à la grandeur du Canada. Toutefois, ce sont essentiellement les grandes villes comme Montréal ou Toronto qui ont retenu l’attention de l’histoire urbaine, politique et environnementale canadienne. L’objectif de cette démarche consiste à montrer que le milieu physique rural doit être incorporé à l’analyse comme élément vivant qui se transforme, qui influence et qui est influencé à son tour par l’être humain, puisqu’un et l’autre sont en constante interaction. Nous soutenons que la mise en place et le développement de réseaux d’eau sont influencés par le territoire dans lequel ils sont implantés et qu’ils ne peuvent pas être correctement analysés sans celui-ci. Afin de mettre l’espace au cœur de l’étude, nous avons mené une analyse des villes d’Arthabaska et de Victoriaville en considérant la géographie de la région à l’aide des cartes et des plans d’assurance-incendie, en plus de consulter des documents officiels et des articles tirés des journaux locaux.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".