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Enregistrement W2185502780 · doi:10.51347/jum.v10i1.3926

Mapping urban morphology: a classification scheme for interpreting contributions to the study of urban form

2005· article· en· W2185502780 sur OpenAlexaff
Pierre Gauthier, Jason Gilliland

Notice bibliographique

RevueUrban Morphology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemologyGeneralitySociologyField (mathematics)NormativeTerminologyPsychologyLinguisticsMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban morphology is a thriving field of enquiry involving researchers from a wide diversity of disciplinary, linguistic and cultural backgrounds. While this diversity has helped advance our understanding of the complexity of urban form, confusion and controversy has also arisen over the various theoretical formulations forwarded by researchers from different philosophical and epistemological backgrounds. With the aim of improving intelligibility in the field, this paper proposes a straightforward scheme to identify, classify and interpret, or ‘map’, individual contributions to the study of urban form according to their respective theoretical or epistemological perspectives. Drawing upon epistemological discussions familiar to the readers of this journal, the authors first distinguish between cognitive and normative studies. A second distinction is made between internalist studies that consider urban form as a relatively independent system, and externalist studies in which urban form stands as a passive product of various external determinants. Using these basic criteria, it is possible to interpret and synthesize a multitude of contributions and map them using a simple Cartesian grid. The paper highlights how contributions from seemingly different theoretical approaches to urban morphology are intrinsically similar in their treatment of urban form as an object of enquiry.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,010
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations116
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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