La ville intelligente comme vecteur pour le développement durable : le cas de la ville de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Une ville intelligente est une ville qui utilise et qui insère les nouvelles technologies de l’information et des communications dans ses différents secteurs dans le but d’optimiser l’utilisation des infrastructures existantes. Que ce soit en matière de transport, de bâtiment, de gouvernance ou d’environnement, les nouvelles technologies peuvent contribuer à répondre aux défis urbains actuels. La Ville de Montréal est actuellement en démarche pour devenir un chef de file en matière de ville intelligente d’ici 2017. Par ailleurs, pour assurer le bien commun des futures générations dans les villes, le développement durable est un concept grandement prôné. L’objectif de cet essai est de déterminer comment la ville intelligente peut être un vecteur de développement durable pour la Ville de Montréal. Avec ses nombreux outils technologiques et mécanismes, il sera intéressant de voir comment le tout pourra s’articuler afin de poursuivre la mise en œuvre du développement durable. La ville intelligente est souvent perçue comme le concept à opérationnaliser pour régler la plupart des problèmes, enjeux et défis urbains actuels. Cependant, ce concept qui a été promu par plusieurs entreprises privées du domaine de l’informatique reste également largement axé sur le marketing. Cet essai démontre quel lien unit le concept de ville intelligente et le concept de développement durable. Plus précisément, l’essai établit comment la ville intelligente peut être un vecteur de développement durable dans le cas de la Ville de Montréal. Par rapport à cette problématique, ce sont cinq recommandations qui ont été formulées dans cet essai pour une réalisation et une mise en œuvre optimale du concept de ville intelligente. Elles prennent en compte les objectifs du développement durable ainsi que les enjeux territoriaux montréalais. Finalement, le concept de ville intelligente n’est pas un prolongement du concept de développement durable, mais plutôt un outil pour la réalisation et la mise en œuvre d’une communauté axé sur la durabilité. Les facteurs de succès d’une telle démarche reposent notamment sur une gouvernance spécifique transparente et collaborative au sein de laquelle l’importance de la participation citoyenne est centrale. En effet, une ville intelligente est avant toute faite par et pour le citoyen.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 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".