Analyse des outils administratifs et des mesures de lutte aux îlots de chaleur dans les milieux de vie des communautés thermiquement vulnérables à Montréal
Bibliographic record
Abstract
L'objectif général de cet essai est de procéder à l'examen des initiatives montréalaises de lutte aux îlots de chaleur urbains dans une optique de prévention en santé environnementale des communautés les plus vulnérables thermiquement. Plus particulièrement, cet essai passe en revue les causes de la présence des îlots de chaleur, puis analyse les principaux outils administratifs et les moyens de végétalisation mis en place sur le territoire de la Ville de Montréal pour lutter contre ce phénomène. Finalement, des recommandations sont émises pour la mise en place de mesures de verdissement efficaces afin de diminuer l'impact sur la santé des populations les plus touchées par ce phénomène. Les îlots de chaleur urbains exacerbent l'inconfort thermique lors des vagues caniculaires et on assiste à une surmortalité de personnes défavorisées matériellement et socialement. Les îlots de chaleur urbains sont dus principalement à la minéralisation des espaces urbains, à l'utilisation de matériaux imperméables à faible albédo et à forte capacité thermique, de même qu'à certaines pratiques d'aménagement. La Ville de Montréal et plusieurs intervenants locaux mettent en place des moyens de végétalisation des espaces urbains pour atténuer les effets de ce phénomène. Ces mesures peinent encore à limiter la formation d'îlots de chaleur urbains et à assurer la protection préventive efficace des populations les plus vulnérables. Des outils pour orienter les interventions lors du déploiement de plans de mesures d'urgence, ainsi que pour cibler les lieux prioritaires pour la conservation et l'implantation d'îlots de fraïcheur urbains ont été élaborés. Ces outils ne sont pas connus, accessibles ou utilisables par tous les acteurs du verdissement. Un meilleur financement des organismes à but non lucratif engagés dans les actions gouvernementales, notamment les organismes mandataires du Programme Éco-quartiers, et un élargissement des mandats de ces derniers permettraient d'améliorer rapidement et substantiellement la qualité des milieux de vie, de même qu'une réglementation plus complète, appliquée à la grandeur du territoire montréalais, visant une intégration minimale de mesures de verdissement et l'utilisation de matériaux poreux ou à haut albédo pour les nouveaux aménagements et lors des travaux de réfection.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.000 | 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".