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Enregistrement W2947646117 · doi:10.1080/14606925.2019.1595002

Climate Anticipation: working towards a design proposal for urban resilience and care

2019· article· en· W2947646117 sur OpenAlexaff
Jennifer M Z Cunningham

Notice bibliographique

RevueThe Design Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAnticipation (artificial intelligence)Resilience (materials science)Urban resilienceClimate changePsychological resiliencePsychologyEnvironmental planningEnvironmental resource managementComputer scienceGeographySocial psychologyEngineeringEconomicsUrban planningCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 'winter of…' and the 'hottest day since…' are narratives that describe our experience with a climate that informed our behaviours of the time.What was, isn't necessarily what will be, and as global climate change shifts and pushes us into unfamiliar climatic experiences, we seek a more meaningful way to anticipate climate change.In this instance climate is viewed as a disruptive element in society with its shift, apparent unpredictability, and impact affecting those less equipped to anticipate.With extreme changes in temperature, high air pollution levels, and lack of rain water, climate change is felt and seen.CAPE (Climate Anticipation Personal Environment) is a conceptual framework to inform society of impending environmental extremes by communicating immediate futures.Four case studies explore current technologies being applied in our surrounding terrestrial and extraterrestrial environments.Together they represent our anticipated materialisation of CAPE.This paper seeks to enable vulnerable communities to be better prepared through warning systems, to better seek relief through interventions, and to develop anticipation and care in large cities, those lacking green spaces and natural approaches in order to align climate anticipation with the needs of society.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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