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Record W4366159839 · doi:10.7202/1098246ar

Transgressions étudiantes et conflits de proximité dans le quartier montréalais de Milton-Parc

2023· article· fr· W4366159839 on OpenAlexaffvenueabout
Ashley Mayer-Thibault, Pierre-Luc Beauchesne

Bibliographic record

VenueRecherches sociographiques · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicNight-time city culture
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le quartier montréalais de Milton-Parc, parfois appelé « ghetto McGill », est souvent associé au clivage entre deux populations coexistant dans un même espace, mais interagissant peu : il y a le Milton-Parc des riverains, composé des ménages qui y sont installés de longue date, et le Milton-Parc des étudiants sans cesse renouvelé par la succession des cohortes universitaires. Cet article revient sur un travail d’observation et d’entretiens mené dans le quartier en 2019. Face aux conflits de proximité suscités par les pratiques transgressives étudiantes (en particulier les débordements lors des fêtes et l’accumulation et le mauvais tri des ordures ménagères), nous proposons que les « normes pratiques » de la régulation se caractérisent par une tolérance relative face aux écarts des étudiants. Cette tolérance prend appui sur des représentations morales du quartier perçu comme zone proprement étudiante justifiant des formes de régulation adaptées aux styles de vie de cette population. Même s’il peut arriver que les riverains aient recours à la loi, cette tolérance relative et les modes de régulation qui en résultent reposent sur une tendance à l’indulgence pour des pratiques assimilées à la « culture étudiante » ou à la « jeunesse », à même de susciter des projections intergénérationnelles chez les riverains.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.066
Threshold uncertainty score0.209

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0100.007
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.103
GPT teacher head0.371
Teacher spread0.268 · 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 designQualitative
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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Published2023
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