Lâintégration du milieu naturel dans lâaménagement de quartiers de banlieue : le cas du Faubourg de la Pointe-aux-Prairies, Montréal
Bibliographic record
Abstract
Les nombreux exemples réussis où l’aménagement du territoire intègre des milieux naturels nous ont amenée à nous questionner sur les techniques d’intégration des milieux naturels et les outils de planification disponibles au Québec. La présente recherche porte sur le volet environnemental du projet résidentiel le Faubourg de la Pointe-aux-Prairies à Montréal (FPP) situé dans l’Arrondissement Pointe-aux-Trembles/Rivière-des-Prairies/Montréal est. \n\nUn premier objectif relié aux résultats nous a permis d’analyser le taux de succès du quartier FPP à intégrer efficacement des préoccupations environnementales concernant la mise en valeur des milieux naturels. En nous basant sur le taux de conservation, l’intégrité écologique et les témoignages des intervenants de la Ville de Montréal, nous avons déterminé que le plan d’aménagement du projet présente un bilan environnemental mitigé. \n\nUn second objectif relié aux processus nous a permis de déterminer si les outils sollicités pendant la conception et la mise en œuvre du projet ont facilité l’intégration des milieux naturels. En nous basant sur les outils d’encadrement et proactifs utilisés tout au long de la mise en oeuvre, nous avons déterminé que ceux-ci sont inadaptés à certaines situations. La non intégration des milieux protégés dans les outils de planification, la destruction des milieux aquatiques avec l’accord du Ministère de l’environnement (MDDEP), le manque de vérification des ententes lors de l’attribution des certificats d’autorisation, l'absence de protection des milieux naturels terrestres et la difficulté d’évaluer les bénéfices économiques de l’intégration de la nature ont été les défis majeurs observés.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".