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Enregistrement W2533297558 · doi:10.14324/111.444.ljcs.2016v31.008

Disputing the Character of the City: Heritage, Regeneration and the Urban Design Turn

2016· article· en· W2533297558 sur OpenAlexaffabout
Jill L. Grant, Gladys Wai Kwan Leung

Notice bibliographique

RevueLondon Journal of Canadian Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedevelopmentUrban regenerationUrban planningCultural heritageArchitectureUrban designPopulationSociologyPolitical scienceEconomic growthEnvironmental ethicsGeographyEnvironmental planningCivil engineeringLawEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like many cities with an abundant legacy of heritage structures and aspirations to expand their economic and population base, Halifax (Nova Scotia) experiences significant tensions between heritage conservation and urban development ambitions. On the one hand, Halifax has a vigorous heritage movement spawned in the wake of slum clearance and urban redevelopment efforts in the 1960s; heritage advocates work consistently to conserve the low-rise character of the historic city. On the other hand, it has an emergent urban design lobby supported by economic development interests and creative class ideas; development advocates call for signature high-rise buildings to attract investment and young people. With each new development proposal, community groups argue about the meaning of past and future, the nature of cultural identity and the image of the city. In this essay we examine the recent emergence of a social network of young urban professionals whose influence is growing rapidly in local debates about urban regeneration. Whereas a decade ago heritage conservation enjoyed high priority in planning debates in many parts of the world, today it competes with arguments for signature architecture and greater urban density. The urban design turn reflects changing cultural priorities but also reveals the operation of new governance mechanisms within local growth machines.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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