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Enregistrement W1647340396 · doi:10.7202/1016028ar

Sense of the City, Canadian Centre for Architecture, 1920

2006· article· en· W1647340396 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicolas Kenny

Notice bibliographique

RevueUrban History Review · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Art and Culture Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionArchitectureMultitudeTasteSpace (punctuation)TrainVisual artsAestheticsSense of placeSociologyMedia studiesHistoryArtPsychologyComputer scienceLawPolitical scienceSocial scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As visitors first step into the latest exhibition at the Canadian Centre for Architecture (CCA), the senses are immediately aroused. We are drawn through a dark and narrow tunnel and, before our eyes can adjust, the sounds of a railway station, with trains pulling up to and leaving platforms and announcers calling out the next departures in various languages, immediately evoke the constant movement of city life. A small screen tells us that one minute we are in Cologne, the next in Lille, and thus, with eyes squinting and ears alert, begins a sensorial voyage through urban space. Questioning assumptions is the primary objective of "Sense of the City," curated by the CCA’s recently appointed director, architect, and scholar Mirko Zardini, who wants to inspire visitors to think differently about how they experience their urban environment. Zardini reminds us that although the visual has always been privileged in urban dwellers’ conception, design, and interaction with their milieu, cities also stimulate the other senses in a multitude of ways. A more pronounced appreciation of how we touch, hear, smell, and perhaps even taste the city, argues this exhibition, will not only lead us to a fuller, more balanced understanding of our habitat, but will also encourage us to formulate new claims for an environment planned with greater sensitivity to our fundamentally, though oft-neglected, corporeal relationship with urban space.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 GPT0,187
Écart entre enseignants0,156 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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