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Enregistrement W4280561713 · doi:10.1386/ijia_00078_2

Hinterland Forces: Architectural Responses at the Margins

2022· article· en· W4280561713 sur OpenAlexaff
Angela Andersen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Islamic Architecture · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture and Cultural Influences
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectureAutonomyResistance (ecology)Agency (philosophy)PoliticsNegotiationField (mathematics)SociologyPolitical scienceGeographySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marginalized communities use, adapt, and produce architectures in hinterland spaces in response to geographical, environmental, social, nationalist, and other political forces. Scholarly discourse and approaches to architectural practice may likewise be formed and coerced through marginalization. The hinterland, as the outlying territory beyond the urban or geographical centre, is the physical manifestation of these forces that shape the social margins. At times, architecture is itself a marginalizing actor, and at others, it becomes the site of resistance and negotiation, providing spatial agency and autonomy, and facilitating distributive justice in regard to services and resources. In the hinterland, new architectures are created, pre-existing spaces are destroyed and re-made, and movement, change, and adaptation are given momentum. This article introduces the special issue on hinterland forces. I categorize architectural responses, both in architecture made and used by those in power to control marginal populations, and created by and for marginalized people. This is followed by a summary of the multi-field perspectives and scholarly methods of the contributing authors. The discussion focuses on architectural matters relevant to Islamic societies in several global regions, but the socio-spatial questions and associated responsibilities are relevant to practitioners and scholars in all architectural fields.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,019
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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