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Record W7104265211 · doi:10.71781/3084

Capter les significations paysagères d’un territoire d’infrastructures

2018· dissertation· fr· W7104265211 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGeographies of human-animal interactions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsESPACEContext (archaeology)Local DevelopmentEthnography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Lors de la traversée des métropoles contemporaines, il est difficile de déchiffrer les paysages qui défilent devant nos yeux. Un spectacle autoroutier mettant en scène la technique et les infrastructures d’une ville suréquipée. Devant ces étranges paysages et l’expérience qu’ils proposent, bien des observateurs les désignent alors comme non-lieux, soit comme un espace qui est à bien des égards anonyme. S’appuyant sur ces enjeux, différents projets aménagistes se déploient pour inventer de nouvelles expériences de ces territoires d’infrastructures, notamment en misant sur des principes écologiques. Toutefois, malgré les contributions théoriques comme les solutions d’«experts», il est difficile de saisir comment ces espaces techniques sont réellement vécus.Dans le contexte d’une urbanisation maintenant planétaire où les infrastructures et les territoires qu’elles organisent s’imposent comme des éléments déterminants des métropoles, il semble alors nécessaire de mobiliser le point de vue de citoyen et usager pour aborder les infrastructures non seulement comme un espace technique, mais aussi social. Pour ce faire, le présent mémoire s’est inspiré des méthodes de la mobilité, des approches ethnographiques ainsi que de la recherche visuelle pour proposer une approche de caractérisation des paysages en mouvement. La méthode des parcours commentés a été utilisée pour stimuler le discours des dix participants lors de traversées dans le secteur reliant l’aéroport international Pierre-Elliott-Trudeau et le centre-ville de Montréal. Une caméra numérique tout-en-un a été employée comme outil de capture du contexte sociospatial des propos recueillis. Cette stratégie a permis d’interroger l’expérience des participants et révéler les significations sociales et culturelles envers les paysages parcourus. Les résultats de la recherche ont permis d’aborder le territoire d’infrastructures selon de multiples dimensions, qu’il s’agisse d’expériences vécues, de processus urbains, de lieux spécifiques et reconnus ou encore d’aspects plus subjectifs de l’expérience comme les ambiances urbaines. Ce riche portrait a alors révélé certaines tendances. Par exemple, il apparaît que les différents développements urbains, à l’échelle du vaste projet comme celle des transformations plus subtiles des quartiers, marquent l’expérience actuelle des individus rencontrés. De plus, l’ensemble des significations paysagères portées par ces derniers ont contribué à réinvestir les territoires d’infrastructures non plus comme des espaces strictement techniques, mais bien comme de réels espaces publics. Sur le plan méthodologique, la spontanéité d’une approche en mouvement a révélé des aspects uniques des paysages. Entre autres, par-delà la reconnaissance du caractère consacré de certains lieux, la présente recherche a soulevé des discours porteurs de préoccupations et aspirations en émergence. Finalement, cette mise en récit de l’espace par les savoirs locaux semble essentielle afin de nourrir une réflexion critique envers le devenir de l’espace urbain marqué par la technique, les technologies et les infrastructures.

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)0.005
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: Empirical
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.053

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0090.007
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.001

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 head0.008
GPT teacher head0.208
Teacher spread0.200 · 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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Published2018
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