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Enregistrement W2273615870 · doi:10.14288/1.0073775

Planning and designing urban open spaces for low income neighbourhoods in Chile : case study, Alto Hospicio Chile

2013· article· en· W2273615870 sur OpenAlexaff
Paula Leyton Elizalde

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLatin American Urban Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyUrban planningLow incomeRegional scienceSociologySocioeconomicsEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the global increase in the density of urban population, policy makers and planners have been paying significantly more attention to measures designed to promote sustainable development and to improve the quality of life in the urban environment. Chile’s marked demographic explosion and its rapid urbanisation increased the housing demand; as a result, this overcrowding created land invasions and informal settlements. From the 1980s to 2006, the Chilean government implemented a policy that reduced the total housing deficit by half, unfortunately, this policy favoured quantity over quality and resulted in extended social housing complexes as opposed to designing complete neighbourhoods. In addition, unplanned and informal settlements arose in many regions of the country and were relocated to the periphery of existing cities. This excluded residents from their entire social and economic system. Due to a lack of spatial and social connections, especially urban open space, these communities have morphed into pockets of inequity, delinquency and spatial segregation. Using a case study approach to address the research questions, this study evaluates how urban open space currently functions in Alto Hospicio and aims to contribute with a design framework that may guide and inform government, municipal authorities, planners, and designers in the implementation of more adequate urban open spaces in the under-utilized landscape of Chile’s low-income communities.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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