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Enregistrement W4281768035 · doi:10.1111/cag.12776

“We embrace winter here”: Celebrating place in winter cities

2022· article· en· W4281768035 sur OpenAlexafffundvenueabout
Madeleine Dion Stout, Damian Collins, Joshua Evans

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCognitive reframingPlacemakingContext (archaeology)NegotiationExtreme weatherGeographyMateriality (auditing)Political scienceSociologyArchitectureClimate changeUrban designSocial sciencePsychologyEcologyAestheticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weather is an elementary and fundamental characteristic of place. In any given place we encounter the materiality of weather, local meanings attached to weather, and practices adopted in response to living with weather. Winter cities are places defined by their weather—long, cold winters that can pose challenges to urban life. Efforts to address these challenges centre on place‐making activities, such as seasonal festivals, which seek to enrich public spaces. In this paper, we examine the relationship between winter, place, and placemaking in three Canadian prairie cities. Participants sought to promote a celebratory relationship with winter by changing public attitudes, fostering unique winter experiences, and incorporating winter into their cities’ identities. This shift was encouraged by strategies and events that were “authentic” to local context and community. They did not simply reframe winter weather as positive, but recognized the season as presenting both challenges and opportunities. Enabling residents to realize opportunities is critical to being a successful winter city, and requires negotiating a set of dyads: warm/cold, indoor/outdoor, and light/dark. This paper highlights the constitutive role of weather in shaping place, while revealing the agentic ways in which communities act towards and with weather.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0250,015
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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