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Record W7055927683

Document d'orientation pour la ville de Montreal : integration des politiques de transport actif dans un contexte de gentrification

2018· other· fr· W7055927683 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGentrificationContext (archaeology)Urban regenerationTown planning
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La ville de Montréal possède déjà un important réseau piétonnier ainsi qu'un réseau cyclable toujours en expansion. Or, ce document vise à offrir une meilleure compréhension des politiques de transport actif dans un contexte de gentrification, afin de prendre des décisions mieux adaptées au contexte socioéconomique de certaines quartiers centraux de Montréal. Il existe des moyens de garder le cap en offrant aux résidents des politiques de transport plus efficaces qui seront mieux reçues par les publics. Personne ne s'oppose à la sécurisation et à la reconfiguration d'intersections défaillantes, mais certaines autres politiques, comme celles qui prescrivent l'installation de nouvelles pistes cyclables, ou même les projets de revitalisation, ne font pas consensus. En effet, les gentrificateurs, nouveaux résidents fréquemment bien nantis qui s'installent dans les quartiers centraux historiquement peuplés par les classes ouvrières ont des besoins différents des résidents traditionnels, notamment en matière de transports. Alors que les gentrificateurs s'installent en ville à proximité de leurs points d'intérêt afin de pouvoir s'y rendre à l'aide du transport actif et collectif, les résidents de longue date dépendent souvent de l'automobile pour leur déplacement, et dédaignent par conséquent certaines politiques de transport actif qui ne leur sont pas favorables. Si les décideurs de la ville de Montréal souhaitent mieux intégrer les transports actifs à la vie montréalaise, il importe de tenir compte de ces besoins. Les autorités ont accès à des instruments pour combattre la gentrification, comme par exemple des politiques de « droit de rester en place », permettant aux résidents traditionnels de quartiers en gentrification de se maintenir à domicile, comme les politiques de réglementation sur les prix des loyers. Il est également possible d'intégrer une dimension sociale aux projets de revitalisation urbaine, afin de répondre aux besoins des personnes susceptibles d'être déplacées de « force » par les gentrificateurs. Lorsque les quartiers sont déjà mixtes sur le plan socioéconomique, il peut également être utile de faire le lien entre les gentrificateurs et les résidents traditionnels lors de consultations publiques. Or les instruments de transport actifs, comme les projets d'infrastructure, ont tendance à être distribués de façon inégale dans les villes nord-américaines. En effet, l'investissement tend à suivre les gentrificateurs, qui sont les principaux demandeurs de politiques favorables au transport actif. Les autorités doivent donc tenter de cibler plus directement les résidents traditionnels et faire valoir les avantages de la marche et du vélo auprès de ces derniers. Finalement, la ville pourrait parler aux groupes d'intérêts de cyclistes par rapport à la problématique du manque d'équité, afin que ceux-ci puissent travailler auprès des moins nantis pour mettre en œuvre des politiques de transport actif qui leur permettraient d'utiliser le vélo aux fins de leurs transports utilitaires. En stimulant les liens sociaux et le sentiment d'appartenance, les groupes d'intérêts pourraient aider à promouvoir la culture du vélo chez les moins nantis qui y sont présentement plus résistants.

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: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.067
Threshold uncertainty score0.485

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0100.006
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.001

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 head0.232
Teacher spread0.224 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
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