Communs culturels territoriaux et COVID-19 : le cas du quartier Saint-Michel à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Depuis le début des années 2000, la culture est devenue un élément important des stratégies de développement du quartier Saint-Michel. Ces stratégies ont fait émerger un mode de gouvernance des dynamiques culturelles associant acteurs culturels, politiques et communautaires. Coordonnés par une « table culture », des évènements de la vie culturelle du quartier sont ainsi produits et gérés en commun. La crise de la COVID-19 a fait apparaitre une arène d’action qui a infléchi les dynamiques culturelles du quartier. Elle a été une source d’innovations pour les acteurs michelois. La réponse culturelle communalisée aux problèmes induits par la pandémie a constitué une opportunité d’enrichissement du capital « socioterritorial » du quartier. La notion de commun culturel territorial (CCT) permet de mieux comprendre ce processus. Les CCT génèrent des dynamiques capables d’agir sur les dimensions matérielles et symboliques des environnements urbains pour concourir à la qualité et à la revitalisation des milieux de vie.
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 | 0.023 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".