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Enregistrement W2923284041 · doi:10.14195/0871-1623_37_4

Os "novos” velhos portos: espaços de metamorfose para o capital imobiliário e para o turismo.

2018· article· pt· W2923284041 sur OpenAlexaff
João Mendes da Rocha Neto, Edna Maria Furtado

Notice bibliographique

RevueCadernos de Geografia · 2018
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Há um cenário que confere cada vez maior centralidade as áreas urbanas, que parecem ser constantemente reestruturadas para dar conta dos interesses das corporações econômicas. Entre as estratégias despontam os projetos de revitalização urbana, que não visam apenas a recuperação de áreas deterioradas, mas viabilizam um conjunto de intervenções voltadas para transformação desses espaços em áreas atrativas para o capital. E para que isso tenha êxito há uma necessidade constante de transformar tais pontos da cidade em grifes, o que requer também um tratamento para torná-las “espetacularizadas” e voltadas para a atividade turística. Nesse contexto os antigos portos adquirem importância, uma vez que se estendem por extensas áreas, próximas ao centro das cidades e, na maior parte das vezes se constituíram em espaços degradados, apartados da economia dos serviços, que caracteriza essas áreas centrais. Foi realizada uma revisão teórica que recorreu a autores de diversos campos de conhecimento, adicionalmente foram feitas consultas a documentos oficiais de planejamento de diversos portos no mundo, a fim de identificar suas estratégias nos projetos de revitalização; houve ainda a utilização de relatórios da Global Property Guide, que analisa os mercados imobiliários de grandes cidades, com a finalidade de verificar o impacto desses grandes projetos no mercado imobiliário, sobretudo na valorização fundiária das suas proximidades.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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