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Enregistrement W2902861519 · doi:10.22215/etd/2017-12107

Regenerating the Heart of Rural Ontario: New Life for Old Mills

2017· dissertation· en· W2902861519 sur OpenAlexaffabout
Carly Farmer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityMillRedevelopmentBoomVitalitySustainabilityEquity (law)PopulationEconomic growthGeographyEconomyEngineeringBusinessPolitical scienceArchaeologySociologyCivil engineeringEconomicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Old mills are at the heart of most towns in Ontario, and mark the start of the industrial boom which provided good middle class jobs for nearly everyone for over a century.However, from 2002-2012, Ontario lost over 300,000 manufacturing jobs, equivalent to 30% of the industry.1 Typical of many rural industrial communities, Smiths Falls is left with the challenges of a shrinking population and underused or vacant industrial buildings.This thesis explores innovative ways to adaptively reuse the Wood's Mill Complex in Smiths Falls in a way that positively impacts the region by reconnecting the community with their industrial heritage.The project investigates the role of social equity, cultural vitality, economic prosperity and environmental sustainability in the rehabilitation process and how this contributes to community resilience.This study of the Wood's Mill Complex could serve as a case study and guide for the sustainable rehabilitation of other vacant mills and industrial sites in rural Canada. 1 Jeff Rubin, "The Future Looks Bleak for Ontario's Manufacturing Sector," The Globe and Mail, December 30, 2013.AbstrAct Figure 0.1.Wood's Mills in historic streetscape iii I would like to thank my thesis advisors Mariana Esponda Cascajares and Mario Santana Quintero for their valuable guidance on this project.I would like to thank the Carleton Immersive Media Studio for lending me the survey equipment.A special thanks to Michael Gutland, Sujan Shrestha and Benia Semujanga for their assistance with the total station and laser scanner

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)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0370,013
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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