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Record W7104246898 · doi:10.71781/3075

Du territoire ressource au territoire paysage, un changement de paradigme en aménagement : le cas du projet de paysage humanisé de L’Île-Bizard

2023· dissertation· fr· W7104246898 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDocumentationTown planningNational monument

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, le statut de paysage humanisé a été adopté en 2002 et, en 2021, l’ouest de l’île Bizard a été le premier territoire à recevoir le statut de paysage humanisé projeté. Ce statut vise à protéger la biodiversité qui découle de l’agriculture et des bocages datant du régime français sur le territoire de l’île. Avant l’adoption du statut de paysage humanisé, la protection des milieux agricoles a fait l’objet de plusieurs lois, politiques ou de projets d’aménagement. Malgré la multiplication des plans, les terres agricoles continuent d’être reprises à des fins de développement et continuent de perdre leur usage agricole. Selon nous, le statut de paysage humanisé propose un changement de paradigme où la perception du territoire comme ressource doit faire place au territoire comme paysage. En nous penchant sur le cas du paysage humanisé projeté de l’île Bizard, nous souhaitons explorer comment le statut de paysage humanisé s’articule à la loi sur la protection des terres et des activités agricoles (LPTAA) pour la protection des paysages agricoles. Comment le statut permet-il de protéger les usages agricoles en considérant le changement de paradigme ? Est-ce que le rôle des agriculteurs doit changer pour atteindre les objectifs du statut et, si oui, comment le plan de conservation propose-t-il d’accompagner ce changement de rôle ? L’analyse de la documentation issue de consultations publiques, les documents du paysage humanisé projeté ainsi que les règlements municipaux en parallèle avec la LPTAA a permis de constater que le statut de paysage humanisé ne rend pas explicite ce changement de rapport au territoire. L’articulation entre ce type d’aire protégée et la LPTAA est complexe, car les deux outils ont des visions divergentes de la conservation. Au niveau du ministère de l’Environnement (MELCC), responsable du statut de paysage humanisé, les pratiques de conservation préservationnistes et la mentalité de la gestion du territoire comme une ressource sont encore fortement ancrées. Ainsi, le statut de paysage humanisé n’agit pas directement pour la conservation des usages agricoles et pourrait même devenir un frein. Cependant, le statut permet à la communauté locale et à la Ville de Montréal de réfléchir et de se donner des objectifs en matière de conservation du paysage à long terme qui peuvent porter fruit si la sensibilisation des propriétaires et du public conduit à la création d’initiatives de conservation volontaires. La gouvernance du projet et les ressources disponibles pour la mise en œuvre du projet seront cruciales pour le développement du projet. L’une des lacunes du projet selon nous est le manque de connaissances détaillées à propos des activités humaines, de la biodiversité et des interactions entre ces deux dimensions cruciales du projet. Le rôle des agriculteurs est peu défini, mais une connaissance plus fine et spatialisée des pratiques agricoles bénéfiques et compatibles avec la biodiversité viendrait grandement préciser ce rôle et permettrait une meilleure conservation du paysage agricole. Dans le contexte de l’île Bizard, ces derniers ne semblent pas conscients de leur rôle de gardiens du paysage et de la biodiversité qui y est associée.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.156
Threshold uncertainty score0.391

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.011
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.012
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.190 · 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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Published2023
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