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Enregistrement W2077649929 · doi:10.2495/sdp-v5-n4-343-350

Reclamation of Derelict Industrial Land in Portugal: Greening is not Enough

2010· article· en· W2077649929 sur OpenAlexvenueno aff
Luís Loures, Τhomas Panagopoulos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLandscape and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésGreeningLand reclamationGeographyEnvironmental protectionEnvironmental scienceArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A negative effect of the globalization on industry over the past decades was a vast array of obsolete industrial facilities and the various impacts, which were generated from them. In this context, abandonment, sale or demolition of such facilities, were fairly common approaches. However, the creation of new and more severe environmental legislation, the high price of urban land, and the public pressure related with the need to protect the environment, increased the number of post-industrial sites that returns to productive use. Within every problem there is an opportunity. Derelict and contaminated industrial sites have high potential for urban regeneration, ecological restoration and reintegration into the surrounding community. To exemplify the importance of those spaces in the urban landscape, this paper will analyze two industrial reclamation projects realized in Portugal during the last decade (Parque Tejo-Tranco -Expo 98 and Braga Stadium -Euro 2004). The significance of these projects in achieving a sustainable urban landscape is discussed. This article shows that the industrial landscape should be viewed as a resource and its recovery as an opportunity to develop new multifunctional landscapes in which new forests are indispensable.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

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 technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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