Covid-19 et émergence d’un « urbanisme de transition » en faveur des mobilités actives à Lyon et à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge l’émergence d’un nouveau référentiel d’urbanisme globalisé à l’occasion de la crise sanitaire liée à la Covid-19 qui s’est traduit par la création, dans de nombreuses villes, d’aménagements en faveur des modes de déplacement actifs. En le comparant aux référentiels préexistants des urbanismes « tactique », « temporaire » ou « transitoire », nous caractérisons, d’abord, cet « urbanisme de crise » en identifiant quatre traits distinctifs. Nous analysons, ensuite, comment deux métropoles, Lyon et Montréal, se sont approprié ce référentiel. En le confrontant aux réalités locales, nous démontrons que cet « urbanisme de crise », derrière l’universalité apparente de ses caractéristiques, se révèle in fine par une différenciation des politiques d’aménagement et de mobilité à Lyon et à Montréal. À partir de ces études de cas, nous concluons sur les enjeux associés au développement d’un « urbanisme de transition » dans les domaines de l’aménagement et de la mobilité.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".