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Enregistrement W3183292624 · doi:10.3390/su13158166

Three Types of Architectural Educational Strategies (AES) in Sustainable Buildings for Learning Environments in Canada

2021· article· en· W3183292624 sur OpenAlexafffundabout
Jean-­Pierre Chupin, Morteza Hazbei, Karl-Antoine Pelchat

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVariety (cybernetics)ArchitectureExperiential learningDidacticismStructuringField (mathematics)NarrativeArchitectural engineeringComputer scienceSociologyEngineeringVisual artsPedagogyArtificial intelligenceArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores a trend provisionally called “eco-didacticism” observable for nearly 15 years in art, design and architecture. The corpus concentrates on learning centres as buildings meant to diffuse advanced knowledge in the field of sustainable architecture. We found evidence of additional educational intentions to the pedagogical or scientific programs that these buildings have already been mandated to host and support. A variety of practices or devices have sometimes been added to the architecture, sometimes integrated, while others determine the overall structuring of these educational buildings. Seven cases of “learning centres” built in Canada between 2004 and 2018 have been screened through three epistemological filters distinguishing forms of “architectural didactics”: 1—a labeling often quantitative approach, 2—an experiential or practical approach, 3—a visually narrative or iconic approach. While outlining definitions of these Architectural Educational Strategies (AES), we offer initial explanations for their distinctive features. It appears that architects, designers and critics altogether operate on the belief that forms of architectural communication can operate as elements of a language that would be accessible to non-experts. Our conclusion indicates how future research could question the very possibility of giving lessons through formal language and aesthetic features.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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