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Enregistrement W2295863568 · doi:10.17077/etd.dty9nazt

Garbage mountains

2015· dissertation· en· W2295863568 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin A. Lawson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Ecology and Soil Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGarbageComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Garbage landfills are at the heart of debates over sustainable urban development. Landfills are the cheapest waste-disposal method, but have specific environmental problems and are a common target for citizen activism such as environmental justice and Not In My Backyard (NIMBY) protests. As a means of covering up the scars at recently closed landfills, it has been common for cities to redevelop landfills into parks. The ongoing redevelopment projects at New York City's Fresh Kills, Greater Toronto's Keele Valley, and Greater Tel Aviv's Hiriya landfills are uniquely ambitious and large-scale projects, because these three landfills were among the largest in the world at the time each of them closed around the turn of the twenty-first century. These three landfill-park redevelopments are positive projects, but there are more complexities involved than one would find discussed in booster rhetoric such as government press releases, local newspaper descriptions, and even museum exhibitions. The construction of Freshkills Park, North Maple Regional Park, and Ariel Sharon Park does little to address the ongoing waste-disposal policy concerns of New York, Toronto, and Tel Aviv; therefore, the redevelopments have more significance as “symbols” of a poor past policy being replaced by a “progressive” policy for a better future than as actual waste-disposal policies. Artists and landscape architects have created works based on the theme of parkland as a fresh start for these landfills, in gallery and museum exhibitions such as Hiriya in the Museum at the Tel Aviv Museum of Art in 2000 and artwork created by acclaimed environmental artist Mierle Laderman Ukeles for Fresh Kills.</p>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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