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Enregistrement W3208666514 · doi:10.7202/1081808ar

Nunavut Urban Futures: Vernaculars, Informality and Tactics (Research Note)

2021· article· en· W3208666514 sur OpenAlexaffvenueabout
Lola Sheppard

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)UrbanismIndigenousGeographyFutures contractDeindustrializationArcticUrban planningSpatial planningEnvironmental planningArchitectureEconomic geographyEconomic growthPolitical scienceArchaeologyCivil engineeringEcologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Arctic, and Nunavut in particular, is one of the fastest-growing regions per capita in the country, raising the question as to what might constitute an emerging Arctic Indigenous urbanism. One of the cultural challenges of urbanizing Canadian North is that for most Indigenous peoples, permanent settlement, and its imposed spatial, temporal, economic, and institutional structures, has been antithetical to traditional ways of life and culture, which are deeply tied to the land and to seasons. For the past seventy-five years, architecture, infrastructure, and settlement form have been imported models serving as spatial tools of cultural colonization that have intentionally erased local culture and ignored geographic specificities. As communities in Nunavut continue to grow at a rapid rate, new planning frameworks are urgently needed. This paper outlines three approaches that could constitute the beginning of more culturally reflexive planning practices for Nunavut: (1) redefining the northern urban vernacular and its role in design; (2) challenging the current top-down masterplan by embracing strategies of informal urbanism; and (3) encouraging planning approaches that embrace territorial strategies and are more responsive to geography, landscape, and seasonality.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,335 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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