Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
What makes a great city? Not a good city or a functional city but a great city. A city that people admire, learn from, and replicate. City planner and architect Alexander Garvin set out to answer this question by observing cities, largely in North America and Europe, with special attention to Paris, London, New York, and Vienna. For Garvin, greatness is not just about the most beautiful, convenient, or well-managed city; it isnât even about any âcity.â It is about what people who shape cities can do to make a city great. A great city is not an exquisite, completed artifact. It is a dynamic, constantly changing place that residents and their leaders can reshape to satisfy their demands. While this book does discuss the history, demographic composition, politics, economy, topography, history, layout, architecture, and planning of great cities, it is not about these aspects alone. Most importantly, it is about the interplay between people and public realm, and how they have interacted throughout history to create great cities. To open the book, Garvin explains that a great public realm attracts and retains the people who make a city great. He describes exactly what the term public realm means, its most important characteristics, as well as providing examples of when and how these characteristics work, or donât. An entire chapter is devoted to a discussion of how particular components of the public realm (squares in London, parks in Minneapolis, and streets in Madrid) shape peopleâs daily lives. He concludes with a look at how twenty-first century initiatives in Paris, Houston, Atlanta, Brooklyn, and Toronto are making an already fine public realm even betterâinitiatives that demonstrate what other cities can do to improve. This volume will help readers understand that any city can be changed for the better and inspire entrepreneurs, public officials, and city residents to do it themselves.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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