L’industrie du transport aérien à Montréal
Bibliographic record
Abstract
L’économie montréalaise a connu de profondes mutations ces dernières années, comme \nbeaucoup d’autres villes nord-américaines. Elle accuse cependant depuis une vingtaine \nd’années une croissance plus lente que les autres métropoles canadiennes. Il en est de \nmême pour son activité aérienne : elle ralentit au courant des années 1980, alors qu’elle \nconnaît quelques années plus tôt une période de gloire, encore difficile à oublier. Ce \nralentissement est souvent attribué au dédoublement du site aéroportuaire, avec la \nconstruction de l’aéroport international Montréal-Mirabel. Mais qu’en est-il \nexactement ? L’étude constate qu’une combinaison de facteurs explique cette perte de \nvitesse de l’activité aérienne montréalaise. \nEn premier lieu, le progrès technologique des avions en 1960 renverse la position de \nMontréal : les appareils ayant un rayon d’action supérieur, les compagnies aériennes \nréorganisent leurs réseaux aériens, délaissant Montréal au profit de Toronto qui a une \nlocalisation plus centrale pour se connecter aux autres villes nord-américaines. La \npolitique aérienne s’adapte donc quelques années plus tard, au courant des années \n1970 : Montréal ne bénéficie plus de protectionnisme politique. Le dédoublement du \nsite aéroportuaire avec la construction d’un deuxième aéroport à Mirabel, sans \nconnexion, exacerbe alors ce ralentissement. \nAussi, le déplacement des activités économiques vers l’ouest du pays, amorcé dans les \nannées 1970, incite d’autant plus les transporteurs à centrer leurs réseaux à Toronto, \naccentuant l’affaiblissement de l’activité aérienne de Montréal. Parallèlement, \nl’industrie du transport aérien connaît une profonde mutation, au début des années 1980, \ncaractérisée par une restructuration du réseau aérien nord-américain. Montréal se trouve \nà nouveau écartée du réseau car elle n’est plus au centre de gravité des activités \néconomiques, et donc du réseau aérien.
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 | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".