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Record W7027289745

Communs culturels territoriaux et développement local : le cas du quartier Saint-Michel à Montréal

2024· other· fr· W7027289745 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChinese DreamLocal DevelopmentSocial lifePlacemakingESPACE
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse interroge le rôle de la culture dans des formes émergentes de développement local construites sur l’usage des territoires (les communs) et la qualité des milieux de vie (le buen vivir). Plus particulièrement, nous nous intéressons à la contribution des communs culturels territoriaux dans la revitalisation de territoires marginalisés. Comment les ressources culturelles d’un territoire peuvent générer des communs mis à profit d’un processus de développement local ? Telle est la question à laquelle cette recherche veut apporter réponses. Pour ce faire, nous avons étudié le cas du quartier Saint-Michel à Montréal. En réponse aux difficultés socioéconomiques, en lien avec sa désindustrialisation, auxquelles il doit faire face, ce territoire s’est engagé, depuis les années 2000, dans un vaste chantier de revitalisation urbaine intégrée. La présence d’un cluster des arts du cirque a contribué à mettre l’action culturelle au coeur des stratégies de développement du quartier. Cela a conduit à l’émergence d’une instance originale de concertation culturelle rattachée à la table de quartier Vivre Saint-Michel en Santé. Appuyée sur une abondante documentation, notre thèse montre que cette table de concertation culturelle constitue un commun culturel, soit une forme institutionnalisée de gouvernance communautaire, permettant, la création, le partage et la préservation d’un large spectre de ressources culturelles. Ce commun réunit acteurs culturels, communautaires, administratifs, citoyens et citoyennes. L’action collective entreprise en son sein contribue à développer le capital social et humain de ses membres, leur permettant d’acquérir collectivement des expertises culturelles, sociales et territoriales mises à profit de la création d’initiatives culturelles répondant aux attentes et aux besoins des habitant.e.s du quartier. Ce faisant, elle devient un outil d’empowerment collectif. Par ailleurs, elle facilite la mobilisation du milieu autour des initiatives culturelles élaborées par les membres, et permet la coconstruction de plusieurs activités qui contribuent à nourrir le capital socioterritorial du quartier. Ce commun constitue un cadre cognitif permettant de faire émerger une vision commune du rôle de la culture dans la transformation du quartier. Cette vision sert non seulement à façonner les initiatives élaborées collectivement au sein de l’instance, mais elle permet, en outre, d’orienter l’action individuelle des membres dans un sens collectivement avantageux et désiré. L’analyse institutionnaliste de cette instance met en évidence ses modes de fonctionnement et pointe vers l’émergence d’une gouvernance polycentrique et communaliste des dynamiques culturelles du territoire dans laquelle les citoyens acquièrent la capacité collective d’exercer leurs droits culturels tout en contribuant à enrichir les dimensions symboliques du territoire dans lequel ils vivent. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : communs, communs culturels, développement local, revitalisation urbaine intégrée

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.048
Threshold uncertainty score0.350

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0180.007
Scholarly communication0.0060.001
Open science0.0020.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.000

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 head0.009
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.214 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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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