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Enregistrement W3121126683

Learning in public space: The design process behind Science World’s Environmental Trail

2020· article· en· W3121126683 sur OpenAlexaboutno aff
Luc Bagnérès

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Public spaceSpace (punctuation)Computer sciencePolitical scienceArchitectural engineeringEnvironmental planningEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban designers and landscape architects have begun to devote more of their practice to the creation of learning opportunities in public spaces. Very little research has been conducted, however, into how these public “learning environments” have been designed. This thesis focuses on a case study of Creekside Park’s TD Environmental Trail (TDET) which surrounds Vancouver, Canada’s Science World. It offers interactive exhibits and interpretative posters that explore a number of sustainability-related themes. The research here reconstructs TDET’s design process through interviews with key participants as well as content analysis of planning and design documentation such as the City of Vancouver’s development permits. The evidence compiled reveals how the TDET became a part of a larger urban design process undertaken between 1999 and 2013, negotiating the boundaries between the site’s public and private spaces. It reduced Creekside Park’s public space through creation of the gated fare-paying “Ken Spencer Science Park”, and in exchange, provided improvements to the remaining space, including pedestrian and bicycle pathways, landscaping, and the TDET. This thesis studies the original and evolving intentions behind the TDET, shining light on the multiple images, forces, actors and decisions that led to the creation of its interactive exhibits and interpretative posters. In so doing, it provides first steps in evaluating Vancouver’s public interactive space.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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