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Enregistrement W3119470956 · doi:10.1108/ohi-02-2018-b0013

Adaptation of Sustainable Community to the Site's Natural Condition

2018· article· en· W3119470956 sur OpenAlexaffabout
Avi Friedman

Notice bibliographique

RevueOpen House International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSite planningTerrainDocumentationSite selectionNatural (archaeology)Civil engineeringPlan (archaeology)Site planPillarGrading (engineering)Environmental planningEngineeringEnvironmental resource managementSite analysisArchitectural engineeringGeographyUrban planningComputer scienceCartographyEnvironmental scienceRegional planningArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common practice in some of North Americans' residential development is to alter the site's natural conditions prior to and during construction. Rock formations are removed or changed, new terrain grading created, and landscape features uprooted. An approach whereby the design will be made to fit the site's characteristics is often avoided. Fitting a master plan of a new community to existing geo-environmental conditions was a principal objective in the planning of a 350-dwelling development on a 41-hectare site near Quebec City, in the province of Quebec, Canada. For the densely forested site, the author developed design guidelines that considered the roads' routes, parking areas, foundation, and footprint of each building. A pillar of this approach was to model the design after the terrain's condition by adopting flexible planning strategies. The project, now in advanced stages of construction, have earned many accolades from conservationists and demonstrated that once documentation of the site's natural conditions has taken place, the fitting of design to the site becomes easier to implement. This paper outlines the design challenges, show patterns that were developed specifically for the project and elaborate on the building process and its outcome.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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