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Enregistrement W2593209925

Mapping the City: Narratives of Memory and Place

2017· dissertation· en· W2593209925 sur OpenAlexaboutno aff
Desiree Geib

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeHistoryGeographyArtLiterature
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do we discover a new place and begin to get acquainted with it? In Canadian cities, the sense of place can be difficult to grasp. The relative youth of the built form of our cities and a constant influx of new people from other cities, provinces, and countries continuously re-calibrate what place means. In Calgary, the sense of place includes relationships to its surroundings and the stories that are tied to the city. Ideas surrounding place are essential for architects who want to design while considering context. The question this thesis examines is: How can we learn about place, describe it, and share it, while respecting a multiplicity of experiences and histories of the city?
\n
\nThe act of mapping is one of the ways in which designers can begin to understand and express a sense of place. This thesis explores the connections between place, memory, and narrative and how mapping can share these aspects of experience. Through mapping, four stories of the city of Calgary emerge from a mixture of personal experience, historical maps, and research. These maps begin to express place through describing official and unofficial histories, experimenting with material and scale, and presenting narratives of the city that come through lived experience in a place.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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