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Enregistrement W37868334 · doi:10.1177/00375497221101062

Роль СМИ в формировании в российском обществе атмосферы толерантности

2012· article· en· W37868334 sur OpenAlexfundno aff
Людмила Васильевна Сахаровская

Notice bibliographique

RevueВестник Бурятского государственного университета. Философия · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Cultural and National Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTypologyNominationJournalismPolitical scienceSociologyPublic relationsMedia studiesLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Campus master plans are released every few years for developing and implementing its physical infrastructure. Open spaces, compactness, connectivity, greenness, and environmental impact have often been the focus on its framework. In particular, the effect of new building development on existing buildings' occupant comfort and design intent is mostly ignored. Providing guidelines to retain existing users' comfort for stakeholders involved in design decision making will result in improved design decisions. Hence, this research aims to provide a work methodology to mitigate the adverse effects of new buildings on existing buildings' user comfort through a case study at Carleton University. The case study shows a methodology to retain the existing users' comfort by analyzing Carleton University's master plan on massing studies, occupant survey to understand their comfort needs, performance analysis of the impact of the new building on the existing building user comfort. The analysis reveals the key parameters to consider in design for occupants' comfort. Finally, the research reinforces the generative design and the need for dynamic modeling in campus master plans to mitigate the negative implications of new development on occupants' comfort.

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)0,004
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,301 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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