Abstracts
Résumé
En sciences régionales, la notion de centre(s) revêt une importance capitale pour plusieurs modèles théoriques et cadres conceptuels. Les dynamiques urbaines et locales ont conduit à une multiplication des centres rendant le polycentrisme la norme dans la plupart des aires métropolitaines. Or, la localisation du centre (ou des centres) est souvent postulée comme exogène, déterminée à l’avance. Elle s’avère souvent un intrant nécessaire afin d’identifier les multiples centres. Cette note de recherche propose de développer un algorithme permettant d’identifier, de détecter et de localiser les différents centres à partir d’une typologie issue de critères économiques (unités de logements et commerciales). Afin de présenter son implémentation, deux applications fictives sont développées. Une première sur une ville monocentrique, et une seconde sur une ville polycentrique. Une application empirique permet d’identifier et de localiser les centralités de 31 régions métropolitaines de recensement (RMR) et agglomérations de recensement (AR) du Québec à partir d’information sur les unités d’évaluation contenues dans les rôles d’évaluations municipaux.
Mots-clés :
- Centralités économiques,
- Algorithme DBSCAN,
- Analyse spatiale
Abstract
In regional sciences, the notion of center(s) is of key importance for several theoretical models and conceptual frameworks. Urban and local dynamics have led to a multiplication of centers, making polycentrism the norm in most metropolitan areas. Yet the location of the center (or centers) is often postulated as exogenous, predetermined. It is often a necessary input for identifying multiple centers. This research note proposes to develop an algorithm for identifying, detecting and locating different centers based on a typology derived from economic criteria (housing and commercial units). In order to present its implementation, two fictitious applications are developed. The first is based on a monocentric city, and the second on a polycentric city. An empirical application identifies and locates the centralities of 31 census metropolitan areas (CMAs) and census agglomerations (CAs) in Quebec, based on information on assessment units contained in municipal assessment rolls.
Keywords:
- Economic centralities,
- DBSCAN algorithm,
- spatial analysis
Appendices
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10.7202/022927ar