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Enregistrement W4205172368 · doi:10.47749/t/unicamp.2003.283432

Oscar Niemeyer e o mercado imobiliario de Sâo Paulo na decada de 1950

2003· dissertation· es· W4205172368 sur OpenAlexaboutno aff
Daniela Leal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Development and Societal Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo: Com esse trabalho, pretende-se estudar um tema pouco analisado na carreira de Oscar Niemeyer. Trata-se do período, na década de 1950, em que o arquiteto carioca, realizou obras para o mercado imobiliário, em franca expansão, na cidade de São Paulo. Examina-se o sistema de trabalho à distância praticado no escri- tório satélite paulistano chefiado pelo arquiteto Carlos Lemos e sua influência sobre a produção das obras. A análise se concentra nos cinco edifícios encomendados pelo Banco Nacional Imobiliário: Califórnia, Mon- treal, Triângulo, Eiffel e Copan. Busca-se, através dela, compreender a forma como a arquitetura de Nieme- yer se adaptou às exigências específicas desse tipo de trabalho e qual a influência desse processo na pos- tura profissional do arquiteto a partir de então. Abstract: This study aims at examining one aspect which has not been very well analyzed in the work of Oscar Nie- meyer: the period, during the 50's, in which the architect designed buildings focusing on the growing (ex- panding) real estate market of the city of São Paulo. It explores the long-distance work system of the satellite office from São Paulo, run by the architect Carlos Lemos, and considers the latter's influence regarding the office's production. The analysis contemplates the five buildings assigned to the office by the Banco Nacio- nal Imobiliário (Real Estate National Bank): Califórnia, Montreal, Triângulo, Eiffel and Copan. Through this analysis, the study intends to understand how Niemeyer's architecture has adapted to the specific demands of this type of work, and also how this process interferes with his professional positioning afterwards.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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