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Enregistrement W4235452301 · doi:10.32920/ryerson.14665029.v1

Resilietn Coupling: The Systems Of Coastally Dependent Communities

2021· preprint· en· W4235452301 sur OpenAlexaboutno aff
Brandon Saverio Knight Bortoluzzi, Arthur Wrigglesworth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)Resilience (materials science)MultitudePsychological resilienceArchitectureFace (sociological concept)GeographyEnvironmental resource managementPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental ethicsSociologyComputer scienceEnvironmental scienceLawArchaeologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As climate change becomes a more prevalent reality, rising sea levels are increasingly a threat to cities and communities in coastal regions. In light of this it is important to consider architecture’s role in the strategizing of defences and resilience. The major issue with traditionally implemented coastal defence programs, such as those considered by the US Army Corp of Engineers, is their brute force approach is repressively one dimensional, undermining the diverse, and complex realities of any community. Orienting itself in the diverse and complex communities of Atlantic Canada, this thesis operates in the face of these challenges and shortfalls. Instead a coupling of systems, activities and events in these coastal communities can make possible an architecture that accommodates, and makes visible, the realities of its changing environs at a multitude of scales, allowing the continued success of human settlement.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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