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Record W7104254521 · doi:10.71781/2783

La transformation des centres commerciaux dans la région de Montréal : le rôle du transport collectif

2022· dissertation· fr· W7104254521 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicUrban Transport and Accessibility
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTransport infrastructureRail transportationContext (archaeology)Pilotage

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire porte sur la dynamique de transformation des centres commerciaux dans la région de Montréal sous l’impulsion de la construction du Réseau express métropolitain (REM) et du prolongement de la ligne bleue de métro. Nous présentons d’abord les différentes phases de l’évolution des centres commerciaux, tant en Amérique du Nord que dans la région de Montréal. Nous élaborons ensuite la problématique de l’arrimage entre l’aménagement du territoire et la planification du transport sous la forme particulière du transit-oriented development (TOD). Les TOD permettent d’envisager le redéveloppement des centres commerciaux en pôles multifonctionnels accessibles en transport collectif. Notre travail de recherche tente de répondre à la question suivante : La construction prochaine des stations du REM et de la ligne bleue de métro incitera-t-elle les centres commerciaux à proximité à se transformer en TOD? Pour y répondre, nous développons un cadre méthodologique qui s’appuie sur deux stratégies de recherche principales. La première propose une analyse de contenu par le biais d’un inventaire des projets de transformation des centres commerciaux prévus, projetés ou discutés publiquement. Les projets sont décrits suivant des catégories de transformation associées aux TOD que sont le bâti, les usages, le design, l’expérience, le milieu de vie et l’accessibilité, et regroupés en six zones géographiques à Montréal, Laval et Longueuil. La deuxième stratégie vient compléter la première en procédant à une série d’entretiens semi-dirigés avec des acteurs privés et publics liés à des centres commerciaux. Cette stratégie permet de mieux comprendre la richesse de perspectives et les nuances de la dynamique de transformation à l’œuvre. Les résultats montrent que la moitié des projets de transformation sont reliés à des nouvelles infrastructures de transport collectif, dont une majorité avec le REM. De plus, ces projets affichent certaines caractéristiques associées aux TOD telles que la densité et la mixité des usages, tandis que peu de projets proposent des aménagements favorisant les déplacements actifs. Au total, l’étude met en évidence le lien entre la construction d’infrastructures de transport collectif structurantes et la densification des centres commerciaux, en particulier par l’ajout d’une fonction résidentielle.

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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.162
Threshold uncertainty score0.326

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.007
GPT teacher head0.195
Teacher spread0.188 · 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 designObservational
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".

Quick stats

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Published2022
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