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Enregistrement W1601746277 · doi:10.4000/tem.2527

Urban Restructuring in Former Industrial Cities: Urban Planning Strategies

2014· article· en· W1601746277 sur OpenAlexaff
Beatriz Fernández Águeda

Notice bibliographique

RevueTerritoire en mouvement · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanization and City Planning
Établissements canadiensAssociation Québécoise des Enseignantes et des Enseignants du Primaire
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringFutures contractOptimal distinctiveness theoryUrban planningRelevance (law)Futures studiesProcess (computing)Economic systemEconomic geographyPolitical scienceBusinessEconomicsDevelopment economicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global dynamics such as economic transformations and reorganizations of production led to the crisis of many former industrial cities in Europe and the U.S in the last decades of the 20th century. Most of them have suffered or are still suffering from urban decay and shrinkage. The severity and persistence of some of these processes have called into question both the future of these cities and the ability of urban planning to deal with decline. The trajectory of some industrial cities, whose crisis has persisted despite local efforts to confront it, could lead to regard decline as an irreversible process and to accept the impossibility of urban planning to intervene in it. Nevertheless, the gradual restructuring of some European industrial cities in recent years, seem to point toward the relevance of local response to global dynamics. Different paths of development may only be explained from the distinctiveness of each territory, specific local decisions and successive strategies to tackle decay. These processes of revitalization seem to reveal the importance of local action and the possibility of guiding and easing decline. Even more, they point out to the crucial role of planning.These experiences show different ways to tackle decay. This paper aims to explore the role of certain planning strategies on guiding the futures of industrial regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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