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Enregistrement W2239173202

A critical definition of the concept of public space

2014· article· en· W2239173202 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Isabella Chiodi

Notice bibliographique

RevuePORTO Publications Open Repository TOrino (Politecnico di Torino) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse academic and cultural studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Public spaceSocialitySociologyIdentification (biology)Quarter (Canadian coin)Public relationsMedia studiesEpistemologyGeographyPolitical scienceComputer scienceArchitectural engineeringEngineeringArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What do we mean when we talk about public space? We asked some privileged testimonials during the research programme of relevant national interest (PRIN 2009) titled: "Public spaces, mobile populations and processes of urban reorganisation". Among the questions in the in-depth interview on relations between urban populations and public space, we asked for a definition of public space and the identification of some significant spaces in the city of Turin, in the City Centre and the San Salvario district and the quarter of Barriera di Milano closer the outskirts of the city. The definition of the concept of "public space" highlighted certain significant aspects. One of these concerns a sort of standardisation among the various affirmations, that identify public space as an, albeit, weak space for socialisation, to which certain thoughts on the role of commerce and new media are linked. Another emerging and opposing aspect emphasizes a clear difference between the different views, which depends largely on the professional and cultural experiences of each interlocutor. In summary are recognized some different approaches: public space as a relational space, "cappuccino" space, weak sociality space, new relational spaces and a new type of public space: the "District Houses". Photos of Turin public spaces and interview passages are reported

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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