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Enregistrement W273065363 · doi:10.36366/frontiers.v20i1.290

The Ballet of the Streets: Teaching about Cities at Street Level

2011· article· en· W273065363 sur OpenAlexaboutno aff
Pat McGuire, Jim Spates

Notice bibliographique

RevueFrontiers The Interdisciplinary Journal of Study Abroad · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)BalletChinaSociologyGeographyMedia studiesVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The urban scholar Jane Jacobs once described city life as “the ballet of the streets.” In more than a quarter-century of joint teaching, we have used Jacobs’ metaphor to help our students understand that cities are living organisms created and maintained, for good or ill, by the people who live and work in them. At the heart, our teaching are intense encounters with cities, a “street-level” experience designed not only to give students a chance to walk the city’s streets (especially streets lying far off the beaten path), but to meet its people, prominent and not, so that they can discover for themselves, in living context, the city’s culture, varying life-styles, and issues. Once they learn that cities are people, our longer-term hope is that they will become active in the cities and urban regions which almost assuredly lie in their futures. Given their international importance and astronomical growth over the last half-century, it is arguable that cities are the most significant social systems in the world and, as a result, are crucial for students to understand as cities. The purpose of this paper is to share, first, the methodology we have developed for studying cities “at street level”; and second, to suggest how that methodology might be used in the study of cities anywhere. Starting with a course comparing New York and Toronto, we have used a similar approach to study cities in England, Ireland, Italy, Central Europe, China, and Vietnam.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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