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Enregistrement W1994079480 · doi:10.7202/029574ar

Ultramodern Underground Dallas: Vincent Ponte’s Pedestrian-Way as Systematic Solution to the Declining Downtown

2009· article· en· W1994079480 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Charissa N. Terranova

Notice bibliographique

RevueUrban History Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDowntownPlannerPedestrianPlan (archaeology)Urban planningCivil servantsCity blockPolitical scienceSociologyHistoryLawEngineeringCivil engineeringPoliticsArchaeologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid last century, North American civil servants and urban planners and developers proffered inventive solutions to the problem of the declining downtown core. Robert Moses looked to super-block development and Title 1 of the US Housing Act of 1949 to funnel federal dollars into urban renewal projects in New York City. Because it had been successful in the suburbs, Victor Gruen sought retail development in the form of downtown shopping centres. The Montreal-based planner Vincent Ponte focused his attention on the “multi-level city centre.” Similar to the solutions proffered by Gruen and Moses, Ponte’s multi-level centres were large-scale and multi-use. However, unlike his colleagues’ tabula rasa interventions, Ponte’s multi-level centre was incremental. This essay focuses on Ponte’s little-known 1969 multi-level pedestrian-way plan for downtown Dallas. I argue that Ponte’s project for the centre of Dallas is unique in Ponte’s oeuvre because, departing from his own espousal of super-block development, it was not built in one fell swoop within a super-block. The multi-level megastructural pedestrian-way in Dallas was fluid and incremental in its original planning and subsequent evolution. It is best understood according to Ponte’s instrumentalization of systems theory.

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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,196 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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