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Enregistrement W3011519527 · doi:10.4000/interventionseconomiques.9171

Implications of Cultural Heritage in Urban Regeneration: The CBD of Dar es Salaam

2020· article· en· W3011519527 sur OpenAlexvenueno aff
R. león, Nelly John Babere, Ombeni Swai

Notice bibliographique

RevueInterventions économiques · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural heritageDar es salaamGeographyCultural heritage managementTanzaniaIndustrial heritageUrban planningPolitical scienceEnvironmental planningEthnologySociologyHumanitiesCivil engineeringArchaeologyEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural heritage is an inherent element of the urban landscape that evolves along with the cities. It is widely recognized that a solid coordination in the management of cultural heritage and urban transformation contributes to more effective planning interventions. However, a big gap between both fields still persists. In the Central Business District (CBD) of Dar es Salaam, Tanzania, the lack of coordination is evident. In recent years, historical buildings have been demolished and high-rise buildings are being constructed, whereas initiatives for protecting the built heritage have emerged and successfully restored emblematic buildings. The present paper, based on a morphological analysis and in-depth interviews, discusses how the interventions for the transformation of the CBD of Dar es Salaam are being implemented and the role that cultural heritage plays in the process. This paper also suggests ways in which cultural heritage can contribute to the urban regeneration of the area, highlighting the relevance of intangible cultural heritage as a fundamental aspect that determines the life and identity of the communities and that has to be carefully considered in order to achieve inclusive and holistic urban regeneration processes.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

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 technologies0,0050,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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