CHAPITRE 3 L’expérimentation infrastructurelle des ruelles bleues-vertes : utopies et tensions de répétabilité
Bibliographic record
Abstract
Les villes se tournent de plus en plus vers des changements infrastructurels pour répondre aux pressions que posent les changements climatiques 1 .Les infrastructures deviennent plus visibles, à la lumière des chocs, des risques et des défaillances, mais aussi en fonction des pressions qu'exercent les transformations à faire dans la gestion des ressources.Dans ce chapitre, nous portons un regard particulier sur les expérimentations infrastructurelles en contexte de transition socioécologique, à partir des mobilisations de groupes citoyens, d'acteurs municipaux et privés qui s'assemblent dans une reconfiguration autour des milieux de vie.La ville moderne du xx e siècle s'est bâtie sur la prémisse que l'humain pouvait s'affranchir des contraintes de son environnement en y superposant une infrastructure planifiée, rationnelle et spécialisée.Par la suite, les infrastructures ont été longtemps tenues pour acquises, du moins dans les villes du Nord où leur fiabilité et leur couverture paraissent suffisantes.Cependant, au moment même où les grands réseaux sont plus fortement 1. Ce chapitre est une des analyses des auteurs des expérimentations de ruelles bleuesvertes à Montréal co-financé par le CRSH Montreal Waterways (K.Hetherington) et la Chaire de recherche du Canada en action climatique urbaine (S.L. Van Neste).Des travaux subséquents ont font l'objet d'autres financements et mènent à d'autres publications, notamment sur l'engagement citoyen dans les ruelles montréalaises plus "classiques".Voir https://actionclimatiqueurbaine.ca/projet/ruelles-bleues-vertes/
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".