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Enregistrement W3084420571 · doi:10.18280/ijsdp.150608

Sustainable Management of Productive Cultural Landscapes: The Pascual Harriague Wineries in Salto as a Case Study

2020· article· en· W3084420571 sur OpenAlexvenueno aff
Ander de la Fuente Arana, U. Llano Castresana

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanism, Landscape, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes guidelines for the creative management of productive cultural landscapes. These guidelines are briefly illustrated with reference to a case study: the productive cultural landscape of wine and vineyards in the riverside city of Salto, Uruguay, during the last years of the 19th century. The proposed guidelines follow the order and approaches of the links in the Landscape Value Chain. These steps are applied to the landscape from a triple approach, as memory, image and socio-system. Thus, the identification of traces and narratives of memory, elements of image and poles of opportunity of the socio-system is proposed. Each element is valued, considering its potential for re-signification and its cost. An intervention is also proposed, based on reversibility and humility. And, at all times, a process of dissemination or accountability and socialization or social dialogue is maintained. In conclusion, the recovery of a landscape must be understood as something that implies re-signifying its memory (activating its traces with narratives), the restoration of its image (giving it continuity) and restoring its social system (reactivating the socioeconomic dynamics based on the feeling of belonging), through an adequate social participation and a required subjective, non-positivistic approach to the processes, to achieve our objective: the recovery of the character of a productive cultural landscape to encourage the entrepreneurship of its inhabitants.

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 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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