Le projet QDMTL : modéliser les quartiers disparus de Montréal avec des données ouvertes et liées
Bibliographic record
Abstract
Cet article expose la démarche et les résultats d’un projet d’implémentation d’un réseau de données ouvertes et liées. Ce projet porte sur des quartiers disparus de Montréal dans les décennies 1950-1960. À partir de données principalement extraites de documents d’archives, le projet QDMTL propose la modélisation sémantique de ce fonds numérisé, accompagnée de la description du patrimoine bâti des quartiers disparus. Sous la forme d’un ensemble de triplets, le jeu de données produit dans le cadre de ces travaux est exposé au moyen des technologies du Web sémantique. Le projet cherche à établir la faisabilité et la pertinence d’une telle démarche dans le cadre de l’étude des quartiers disparus de Montréal et plus largement pour l’histoire de la ville.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".