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Enregistrement W4245371287 · doi:10.32920/ryerson.14655351

Retrofitting Obsolete Railroad Infrastructure

2021· preprint· en· W4245371287 sur OpenAlexaff
Corina Ardeleanu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Landscape Design
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmenityRetrofittingContext (archaeology)Public spaceBusinessArchitectural engineeringUrban planningEnvironmental planningTransport engineeringEngineeringCivil engineeringGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis will explore the development and design opportunities related to the retrofitting of abandoned railroad corridors in post industrial cities. These lines of infrastructure will be viewed as the lifelines of the city whereby, the ramifications of main transportation arteries will impact the urban network through connectivity and the creation of public open space. This thesis will look at obsolete public railroad infrastructure, as an important fragment of the collective memory of a post-industrial city that can be reactivated to connect back into the transportation urban network. These structures will be identified as landmarks that must be preserved and incorporated into public space and amenity. The reestablishment of the railroad in this context will result in the connection of the contemporary to its past, creating more meaningful and resonant spaces. These transportation corridors will be addressed as part of expanding ecological and man-made systems, thus becoming lifelines of the city, expanding their arteries to feed life into the urban fabric. The natural areas affected by these railroads will be treated as the lungs of the city and made more accessible to the public in order to raise ecological awareness. The railroad thus creates permeability, linking urban and natural areas and reviving its former function of connectivity by re-stitching the urban fabric.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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