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Enregistrement W4230303732 · doi:10.17645/up.v2i4.1276

Suburban Innovations

2017· article· en· W4230303732 sur OpenAlexaff
Pierre Filion

Notice bibliographique

RevueUrban Planning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLatin American Urban Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanismMetropolitan areaTransformative learningPeriod (music)Settlement (finance)Urban historyGeographyEconomic geographyPolitical scienceHistorySociologyEconomic historyArchaeologyArchitectureAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary addresses the evolution of the North American suburb over the last 70 years, a period over which it adopted a development pattern marking a radical break from prior forms of urban settlement. Early in this period, the emerging suburban form constituted perhaps the sharpest transition in the history of urbanism in terms of urban form and transportation. This suburban form rapidly came to dominate North American metropolitan regions and spread to other parts of the world. In this commentary, I propose a brief history of the North American suburb since the late 1940s seen through the lens of the contributions it made to the evolution of urbanism across the continent. I contend that while suburbs are often associated with urban stasis, because perceived as an impediment to the emergence of new environmentally sensitive and socially and functionally integrated urban formulas relying on public transit and walking, they have played a major transformative role in the past and may be the source of further urban transitions in the future. North American suburbs have also undergone deep social changes over the last decades. However, I question the claim, made by some researchers, that we are entering a post-suburban era; but at the same time, I acknowledge the possibility of major future innovations within present suburban configurations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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