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Enregistrement W2046324035 · doi:10.14295/rbho.v19i1.648

Beautiful economic features of public landscaping in city beautiful

2013· article· en· W2046324035 sur OpenAlexaff
Emilson Silva, Adriana Marasca

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Horticultura Ornamental · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandscapingExposition (narrative)Real estateQuality (philosophy)PoliticsEconomyBusinessPolitical scienceEconomicsFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

City beautiful was a movement of great reach and inspiration, which apparently, was initiated in Chicago in 1893 during the World’s Columbian Exposition. The movement’s premises were artistic, architectural, social, political and economic. Among the artistic and architectural aspects of the city beautiful movement, the provision of high quality public landscaping was of paramount importance. As for the economic rationale behind the movement, we encounter the thinking that a beautiful city should increase its residents’ enjoyment of the city’s attributes and hence attachment to the city, raise real estate values as well as expand city business, with larger sales of city goods and services to local and touristic customers. This paper examines the economic rationale behind the city beautiful movement. We consider a “regional” economy consisting of two adjacent cities, which are identical in many of its attributes, such as the sizes of their populations. We build a general equilibrium model for the agents (consumers and producers) in this economy and demonstrate that the economic rationale behind the city beautiful movement is sound. Each city’s wealth and welfare are proportional to its quality level and a city’s quality level is proportional to the city’s public landscaping quality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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