Saint-Laurent : ethnographie d'un boulevard
Bibliographic record
Abstract
La présente étude est une ethnographie du boulevard Saint-Laurent qui a duré 11 mois et au cours de laquelle j’ai intégré ce que l’on qualifie aujourd’hui le « cœur » du boulevard, la portion allant de la rue Sherbrooke à l’avenue Mont-Royal. Me basant sur des observations, des entretiens avec des résident.es et des commerçant.es, des brochures touristiques et les installations éducatives longeant l’artère, j’entreprends une entreprise de démystification : comprendre la réalité du boulevard contemporain en la substituant à l’aura énigmatique et mystérieuse que l’on retrouve dans les écrits historiques et les discours populaires. En menant des entretiens, je dénote une « nostalgie moderne » chez les résident.es et les commerçant.es de l’artère et montre leur utilisation différenciée de qualificatifs comme « gentrification » et « effervescence ». Par mes observations de tableaux éducatifs longeant les trottoirs, je fais l’expérience d’une « nostalgie post-moderne » et révèle les intérêts des sociétés de développement quant à la transformation commerciale du boulevard. Je perçois que les sens attribués à l’imaginaire du boulevard contemporain se définissent selon un rapport temporel et critique. Ma méthode d’enquête est à la fois phénoménologique, dans la mesure où elle reprend la figure du flâneur de Walter Benjamin comme posture d’observation, et « empirique », notamment par l’utilisation du feuilleton sociologique inspiré de Siegfried Kracauer, approche qui insiste sur la matérialité du quotidien, les discours et les observations.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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".