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Enregistrement W2284454915 · doi:10.14288/1.0088871

The city as theme park and the theme park as city: amusement space, urban form, and cultural change

2009· article· en· W2284454915 sur OpenAlexaff
Stacy Warren

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheme parkTheme (computing)AmusementSpace (punctuation)GeographyUrban parkUrban spaceSociologyAestheticsHistoryEnvironmental planningTourismArtArchaeologyPsychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amusement space embodies hegemonic and Utopian dialogue concerning urban conditions. Throughout the twentieth century, two rival urban visions have reigned: the Coney Island model, a chancy, participatory theatre where patrons can confront head-on current conditions; and the Disney model, a carefully planned setting where guests are made to feel comfortable and secure. The current ascendancy of the Disney model, evident in urban and suburban landscapes increasingly shaped in the Disney image, has attracted the attention -- and alarm --of critics who interpret this trend as urban planning with a 'sinister twist.' A case study of Disney's involvement with Seattle Center, originally the site of the 1962 World's Fair and now Seattle's premier urban park, demonstrates, however, that people actively challenge, negotiate, and reform the Disney model to meet their needs by infusing the space with traces of the rival Coney model. The suggestions Disney made for renovation of Seattle Center sparked a city-wide debate that centred on the roles of local participation, cultural sensitivity, and aesthetic design in urban space; Disney was found lacking on all accounts and eventually rejected entirely. Seattle's experience with Disney demonstrates that amusement space offers a rich terrain upon which people can dream about, and implement, urban change.

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
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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