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Record W4408107191 · doi:10.4000/13et3

Expérimentation et légitimation de l’innovation en urbanisme : le cas de la piétonnisation à Montréal

2024· article· fr· W4408107191 on OpenAlexaffabout
Ariane Perras, Priscilla Ananian

Bibliographic record

VenueMétropoles · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article s’intéresse aux processus de légitimation des innovations en matière d’urbanisme. En portant attention à la trajectoire d’institutionnalisation, c’est-à-dire d’émergence, de diffusion et d’adoption des innovations, il s’agit de révéler la contribution de l’expérimentation pour légitimer les nouvelles pratiques d’urbanisme au fil du temps. Posant la légitimité non pas comme un état de fait, mais comme un construit social, cet article puise dans le champ de l’institutionnalisme pour comprendre les processus de changement qui permettent de faire évoluer les capacités d’action et la pensée collective à l’égard des pratiques qui sont considérées comme acceptables, voire envisageables. Le cas d’étude porte sur la piétonnisation à Montréal, une pratique d’aménagement presque inexistante avant 2006, mais qui a pris de l’importance depuis. L’analyse diachronique basée principalement sur une revue documentaire et une revue de presse permet de mettre en évidence le rôle des acteurs de l’urbanisme municipal et des acteurs économiques dans la mise en œuvre des projets pionniers de piétonnisation. Elle souligne aussi le recours à l’urbanisme temporaire comme approche d’expérimentation ayant permis de faciliter l’adoption de la piétonnisation en tant que pratique d’aménagement innovante. Ces résultats mettent en exergue l’importance de l’expérimentation dans les processus de légitimation du changement, pour accompagner et adapter les innovations d’urbanisme en considérant le contexte local.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.597
Threshold uncertainty score0.919

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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