Gentrification et touristification dans le contexte néolibéral : le cas d'Airbnb dans le Plateau-Mont-Royal
Bibliographic record
Abstract
En à peine une quinzaine d’années, la plateforme Airbnb s’est imposée comme référence en matière d’hébergement touristique à court terme. Présente dans la majorité des grands centres urbains mondiaux, elle entre en concurrence avec le secteur hôtelier ainsi que le parc locatif privé. Son émergence porte à s’interroger sur son rôle dans la transformation des quartiers centraux des grandes villes, notamment par les processus de gentrification et de touristification. Cette situation témoigne des transformations liées à la néolibéralisation urbaine et à l’hyper marchandisation du logement dans les métropoles. Notre recherche, qui relève de la géographie sociale et des études urbaines, porte sur l’arrondissement du Plateau-Mont-Royal, à Montréal, lequel fait face depuis plusieurs années au retrait de logements de son parc locatif, à des tensions entre résident.e.s et touristes, ainsi qu’à une accélération de la hausse des loyers. Notre objectif est de mettre en évidence les relations entre Airbnb, la gentrification et la touristification. Notre questionnement est structuré par une question principale : quelle est la portée d’Airbnb sur la transformation du parc locatif dans le Plateau-Mont-Royal? _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : néolibéralisation urbaine, gentrification, touristification, représentation socio-spatiale, Airbnb, Montréal
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".