For a socially acceptable gentrification : cases of Hochelaga in Montreal and Madeleine Champ de Mars in Nantes
Bibliographic record
Abstract
Dans cette recherche, nous tentons de voir de quelle façon la gentrification peut devenir acceptable pour la population locale. En développant une proposition théorique, nous postulons que la gentrification peut devenir acceptable si ses effets négatifs, à savoir le déplacement, la marginalisation et la désappropriation, sont contrôlés. Dans cette proposition, nous mettons en relation l’acceptabilité de la gentrification avec le respect de trois dimensions du droit à la ville, à savoir le droit au logement, le droit au lieu et le droit au quartier.Pour vérifier et documenter notre proposition théorique, en nous appuyant sur la méthode dite de Pattern Matching, nous avons mené une étude empirique portant sur deux terrains d’étude, à savoir Madeleine-Champ-de-Mars à Nantes et Hochelaga-Maisonneuve à Montréal ; deux quartiers avec un important passé industriel, qui ont traversé une période de désindustrialisation et qui vivent depuis une vingtaine d’années un processus de revitalisation.Nos données empiriques confirment que le manque de l’acceptabilité est directement relié aux effets négatifs de la gentrification. Pourtant, l’importance de ces effets pour la population diffère selon le contexte du territoire concerné. D’ailleurs, le respect du droit au quartier, c’est-à-dire l’inclusion de la population locale dans le processus de transformation, a une certaine priorité sur le droit au lieu et le droit au logement dans la durabilité de l’acceptabilité de la gentrification. De plus, ceux qui sont contre la gentrification font souvent partie d’une première vague des gentrificateurs devenus des victimes du phénomène qu’ils ont contribué à engendrer. Finalement, notre étude révèle que la volonté politique des acteurs publics est aussi importante que la force mobilisatrice des acteurs communautaires dans la réussite d’une gentrification socialement acceptable.Mots clés : acceptabilité sociale de la gentrification, marginalisation, déplacement, désappropriation, droit à la ville, droit au quartier, droit au lieu.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".