Les obstacles institutionnels dans les politiques de logement au Nunavik (Québec) et au North Slope (Alaska) : le contexte, les institutions et leurs responsabilités
Bibliographic record
Abstract
Le Nunavik (Canada) et le North Slope (Alaska) sont aux prises d'une crise en matière d'habitation : les logements inadéquats, le surpeuplement, le coût élevé de la construction et de l'entretien des infrastructures ainsi que leur dégradation rapide. Les gouvernements ont investi de grandes sommes d'argent et ont établi diverses stratégies pour atténuer les effets de la crise du logement, mais ces interventions ne semblent pas pouvoir la résorber. Si les institutions possèdent un rôle dans les politiques publiques en matière d'habitation, on est en droit de se demander comment les institutions façonnent les politiques publiques en matière d'habitation au Nunavik et au North Slope et si elles créent des obstacles à la résolution de la crise du logement qui y sévit. Ce mémoire cherche à remplir deux objectifs : d'abord, je veux identifier et comprendre les obstacles institutionnels auxquels se heurtent les politiques de logement au Nunavik et au North Slope et qui contribuent à la crise du logement en mettant l'accent sur le contexte institutionnel, l'interprétation des enjeux, les rôles, les responsabilités et les relations de pouvoir entre les institutions. Puis, je veux comparer les deux cas pour comprendre leur différence en mettant l'accent sur les éléments précédemment énoncés. La méthode de ce mémoire combine deux approches : une revue de littérature et des entrevues semi-dirigées. L'analyse a permis de mettre au jour certains obstacles institutionnels relatifs à la politique de logement au North Slope et au Nunavik. La réponse à la crise du logement qui y sévit est très différente et les politiques des deux régions étudiées s'enracinent dans leur système de valeur et de leur construction historique.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".