Monitoring the pulse of renewed Spanish waterfront cities through instasights
Notice bibliographique
Résumé
This study provides an analytical approach to using collaborative heatmaps from Instasights to gain an insight on the impact of renewed waterfront urban areas in terms of their relevant role in the perceived functional dynamism and livability of the city.The proposed method enables the identification of perceived functional thematic areas-districts, as Kevin lynch would refer to them in his work 'The Image of the city'-based on user-generated social media data, although the method adopted in this study diverges from that of lynch, which is based on fieldwork.Instasights is used as a research tool because the demo app collects, analyzes and visualizes data from a vast amount of social media.five waterfront Spanish cities-Madrid, Barcelona, Valencia, Bilbao and Zaragoza-have been selected as case studies to validate the method used.The main novelty of the study is the possibility of monitoring urban environments, even though they may be perceived as several thematic areas.The findings suggest that the proposed method is a valuable tool for gauging the pulse of waterfront areas through Instasight heatmaps.Moreover, differences in the way renewed public spaces are used and perceived, as well as overlapping functional areas are identified in the case study cities.The approach taken in this study provides a deeper understanding of the perception and complex dynamism related to the monitoring of the waterfront post-renewal phase, which enhances the study of urban renewal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».