L'impact des infrastructures de transport sur les décisions de localisation et la longévité des entreprises
Bibliographic record
Abstract
Les infrastructures de transport sont au cœur des villes et de leur développement. La distribution spatiale des activités économiques dépend de nombreux facteurs et tend à être influencée par les caractéristiques intrinsèques de l'entreprise, mais aussi par la présence d'économies d'agglomération et d'infrastructures de transport. La théorie de la localisation présente ces facteurs comme des piliers sur lesquels reposent les décisions de localisation des entreprises, et ultimement la structure urbaine des villes. Cette thèse s'intéresse particulièrement aux impacts qu'ont ces infrastructures sur les décisions de localisation des entreprises et leurs performances. La théorie néo-classique économique présente les décisions de localisation d'une entreprise comme le résultat d'un problème d'optimisation de la fonction de profits. Dans une perspective de développement commercial et de pérennité économique, l'étude de la performance des entreprises, en fonction d'une localisation jugée optimale, s'avère intéressante et complémentaire aux études de localisation. Une analyse approfondie de la littérature, basée sur une revue systématique, permet de réaliser un portrait de la littérature inhérente au rôle des transports dans les décisions de localisation des entreprises. La méta-analyse de ces résultats suggère que les effets d'une infrastructure de transport sur les décisions de localisation des entreprises sont positifs, ou dans le pire des cas, non-significatifs. L'évaluation des impacts causaux des infrastructures de transport en commun sur la probabilité de survie des entreprises représente une originalité de ce projet de thèse. Les résultats obtenus sont complémentaires aux divers angles déjà abordés dans la littérature. Les résultats présentés dans la thèse s'insèrent directement et en continuité avec la littérature. Empiriquement, un modèle de survie de Cox est appliqué à deux études de cas, soit le métro de Montréal (Canada) et le tramway de Dijon (France). Le métro de Montréal a connu sa plus récente extension en 2007 avec le prolongement de la ligne orange. Cette dernière permet de connecter l'île de Montréal à sa banlieue nord, la ville de Laval. Le tramway de Dijon, quant à lui, est proposé en 2008 comme une alternative durable à un réseau d'autobus saturé. Les deux lignes de tramway ont été mises en service en 2012 et desservent la ville de Dijon d'est en ouest (T1), et du nord au sud (T2). Une étude approfondie des effets d'anticipation et d'ajustement est effectuée à partir des différentes périodes (annonce, construction, et mise en opération) menant à l'instauration de ces systèmes de transport collectif. Les impacts sont évalués en fonction de la distance aux stations afin d'identifier les zones les plus touchées par la mise en place de ces services. Les résultats suggèrent que les impacts se matérialisent majoritairement après la mise en opération des services de transport en commun. Dans un contexte nord-américain, un impact positif sur la probabilité de survie est observé pour une distance allant jusqu'à 1 250 mètres de la station la plus proche. Dans un contexte européen, basé uniquement sur les petites entreprises, les résultats identifient un impact positif, cependant, il semble plus concentré spatialement, soit à moins de 500 mètres des stations.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 teacher head, 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".