Le maintien et la gestion soutenable des friches urbaines dans la Communauté métropolitaine de Montréal : mise en valeur de milieux naturels sous-estimés
Bibliographic record
Abstract
Les friches urbaines sont des milieux ouverts riches en biodiversité dont l’importance et la valeur sont pourtant sous-estimées par une grande partie de la population et des instances gouvernementales. Ces milieux naturels ne sont pas directement protégés par la législation provinciale à moins, par exemple, qu’ils se trouvent à l’intérieur d’aires protégées ou qu’ils contiennent des milieux humides ou des habitats d’espèces en péril. Les outils municipaux de planification et d’aménagement du territoire qui découlent de cette législation intègrent donc très peu ces espaces à leurs objectifs de conservation des milieux naturels et omettent souvent de reconnaitre les friches en tant qu’espaces verts offrant des services écosystémiques. De plus, ces milieux naturels sont en déclin depuis les dernières années sur le territoire de la Communauté métropolitaine de Montréal. L’objectif de cet essai est de favoriser le maintien et la gestion soutenable des friches urbaines au sein de la Communauté métropolitaine de Montréal en cernant les enjeux qui caractérisent la problématique et en identifiant les principaux freins et leviers à la conservation des friches. L’essai s’assure d’abord de présenter une définition claire de ces milieux naturels et présente un portrait global de la situation des friches sur le territoire étudié. Une étude de cas de la Ville de Montréal est présentée afin de démontrer des exemples inspirants de méthodes de gestion des friches en milieu urbain. À partir de l’exemple du Champ des possibles, une des deux friches montréalaises étudiées, la valeur économique moyenne des services écosystémiques associés à une friche urbaine est estimée à 4 038 $ CA/ha/an. Cette valeur, en plus de la description de ces différents services, permet de mettre en évidence l’importance de la préservation de ces espaces uniques et les bénéfices qui en ressortent pour la population. À partir des principaux freins et leviers au maintien des friches urbaines soulevés, des recommandations sont formulées à l’intention de plusieurs parties prenantes, dont les instances gouvernementales, la population et les organismes de conservation. De manière globale, il est suggéré d’appliquer une gestion écologique des friches urbaines, basée sur des méthodes éprouvées de la Ville de Montréal, de favoriser la mobilisation et la participation citoyenne ainsi que le modèle de cogestion lors de projets de conservation des friches, puis d’éduquer la population quant à la valeur des friches urbaines.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".