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Enregistrement W3045190695 · doi:10.1177/0042098020936970

Urban volumetrics: From vertical to volumetric urbanisation and its extensions to empirical morphological analysis

2020· article· en· W3045190695 sur OpenAlexaff
Gerhard Bruyns, Christopher D. Higgins, Darren Nel

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetUrbanismUrbanizationPerspective (graphical)Economic geographyUrban planningComputer scienceArchitectural engineeringSociologyCivil engineeringGeographyArtificial intelligenceArchitectureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While cities have become gradually more vertical and complex over the past century, our methods for conceptualising their characteristics and measuring their forms and functions are still largely based in a horizontal mindset. Recent work has sought to shift urban discourse towards understanding cities according to their volumetric properties. Moving the debate further, this paper approaches volumetric urbanism from a morphological perspective, setting out a research agenda that operationalises the concept as a means of better capturing the morphological characteristics of cities as volumetric entities. First, we deconstruct volumetric urbanism into the five basic building blocks that define volumetric morphologies: density, functional mix, compaction and compression, complex networks and interaction intensity. Next, we propose two methods for capturing the urban volumetrics of cities based on spatial and network interaction and apply them to a hypothetical case and a preliminary study of Hong Kong. We conclude by arguing that a volumetric approach is required to capture the complex form of compressed, multi-layered and highly connected cities. In response, urban morphological and planning discourses must move away from the horizontal analytical mindset, embrace a multi-layered three-dimensional view of cities and place greater emphasis on spatial configurations and network relations by measuring interaction.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,013
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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