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Enregistrement W2587013937 · doi:10.21307/acee-2016-005

Campus Development And Downtown Regeneration – Perspectives For Katowice

2016· article· en· W2587013937 sur OpenAlexaboutno aff
Filip Piaścik, Michał Stangel

Notice bibliographique

RevueArchitecture Civil Engineering Environment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Development and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)SituatedQuarter (Canadian coin)DowntownArchitectureAttractivenessSubject (documents)Library scienceSociologyPolitical scienceGeographyArchaeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The scope of the paper is to present the issues concerning the revitalization of an area situated in the centre of Katowice, where an academic quarter of the University of Silesia is emerging. Although this problem has been subject of numerous research works, workshops and competitions, the city of Katowice, despite many investments, has not managed to fully implement the revitalization of this area. Research activities indicated the deficiency in the integration of student functions. The surface of the area is about 10 hectares, located at the quarter comprising Warszawska, Bankowa and Dudy-Gracza Streets and the Rawa river boulevards. In May 2014 the Municipality of Katowice and University of Silesia announced the workshops on concepts of integrating an urban student centre, with the participation of the team from the Faculty of Architecture, Silesian University of Technology. The workshops were focused on analysing the situation of the program and design elaboration for the area in question. The proposed solutions were targeted at creating a student centre integrated with other public sites of Katowice, improving the attractiveness of the Rawa riverside, and providing a competitive advantage for the city of Katowice over other university cities in Poland.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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