Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur l’édifice de l’École des Hautes Études commerciales construit en 1995 et dont l’architecte est Dan Hanganu : cet édifice, l’un des plus remarquables du campus de l’Université de Montréal, incarne une nouvelle tendance, que l’on observe entre autres dans les écoles de gestion en Amérique du Nord, avec le choix d’un architecte-star et d’une architecture audacieuse, et il est, avant, pendant et après sa construction, l’objet de vives controverses. Pour notre étude, nous avons adopté la démarche suivante : d’abord quelques éléments d’analyse de l’histoire des institutions, sur la base de données statistiques, d’archives (procès-verbaux de réunions, rapports, correspondances) et de documents divers (articles dans les journaux) ; ensuite l’étude de la construction de l’édifice, du choix du site et de l’architecte et des consultations auprès des résidents jusqu’aux grandes innovations qui caractérisent le nouveau bâtiment : architecture audacieuse, respect de l’environnement, développement durable, pédagogie innovatrice ; enfin, l’étude du rapport des usagers au nouvel édifice sur la base d’entrevues, d’observations « sur le terrain », et d’un sondage en ligne auprès des étudiant.e.s des cycles supérieurs. Une conclusion s’impose : l’architecte-artiste qu’est Dan Hanganu réussit non seulement à construire un édifice qui plaît à ses usagers (lumières, espaces de sociabilité, etc.) mais aussi à imposer sa « signature » et à donner une « image de marque » à une institution de son temps, dynamique et innovatrice.
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 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".