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Enregistrement W3128620817 · doi:10.1051/e3sconf/202123704009

Re-Exploration of the Sustainability of Traditional Village Spatial Development in The Epidemic Era – From the Perspective of Jiangnan Region, China

2021· article· en· W3128620817 sur OpenAlexaff
Xinqu Liu, Yongfa Wu, Junyang Liu, Zaiyi Liao

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainable Urban and Rural Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman settlementChinaSustainable developmentSustainabilityEnvironmental planningGeographyEconomic growthEconomic geographyBusinessPolitical scienceEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global spread of the COVID-19 has given severely challenge to the contemporary human settlement environment. Traditional villages, as an essential human settlement, which has been significant in contemporary life. This article takes the traditional village space in the Jiangnan region, China as an example to analyse the positive interaction between humans and nature, health, and space in its traditional design. This research points out that in the traditional village space, healthy human settlements have two levels: “material form” and “internal sprite”. In addition to focusing on the transformation, innovation, and application of the technology, designers should exceed the material level to seek non-material dialogue and integration, to explore the important role of inner spiritual art for healthy living. Finally, this research combine with the urban epidemic prevention function and pointed out that the symbiosis mechanism between urban and rural areas should be actively explored. The penetration and integration of urban and rural areas can better cure, and promote the sustainable protection, activation, utilization and innovation of traditional villages in the future.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

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 technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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