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Enregistrement W4223981255 · doi:10.3390/jrfm15040181

Redevelopment of Brownfields for Cultural Use from ERDF Fund—The Case of Hungary between 2014 and 2020

2022· article· en· W4223981255 sur OpenAlexvenueno aff
Mariann Szabó, Fruzsina Bozsoki

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanization and City Planning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrownfieldRedevelopmentContext (archaeology)Environmental planningSustainabilityUrban planningBusinessGeographyPolitical scienceCivil engineeringEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current research we aim to analyse the public redevelopment projects financed in Hungary from the Territorial and Settlement Development OP between 2014 and 2020, with special focus on cultural use. Brownfield redevelopment is a major topic in an urban development context from an urban sustainability, circularity, and creative urban/regional development point of view. Within the examined period, 39% of the brownfield redevelopment projects have cultural ties. A detailed introduction of the cases highlights the importance of landscape-oriented spatial strategies, temporary use, and mixed land use options in redevelopment for long-term viability. The original function of redevelopment projects encompasses a wide range. We could find industrial brownfields from the 19th century to agro-food facilities from the soviet era, which proves that the allocation of ERDF funds for brownfield redevelopments helped the rehabilitation of those sites which are important in showcasing Hungarian history.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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