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Enregistrement W4285012076 · doi:10.22215/etd/2022-15066

Tending to Weeds: A Ruderal Approach to Architecture

2022· dissertation· en· W4285012076 sur OpenAlexaboutno aff
Sean Broadhurst

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuderal speciesThrivingGeographyEcologySustainabilityArchitectureEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementSociologySocial scienceArchaeologyEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Could tending to weeds inform more reciprocal modes of occupying space? Noticing the mutual thriving of unlikely neighbours, this thesis learns from the resilience of undesirable ecologies to investigate how we might better grow together more sustainably. The entanglement of social and environmental needs is addressed by drawing on ruderal ecologies (a term for disturbance-prone plant communities) to develop an interdisciplinary and transcalar approach to architecture. Tools for noticing overlooked worlds are first created to learn specificity through modest site interventions in ruderal places. Like the dandelion rooted in a sidewalk crack, a reflective design project then imagines how unsealing paved grounds would reconfigure relations among human and nonhuman occupants in Ottawa, Canada. To find more hospitable grounds for growing and dying in common, a ruderal approach shows that ecotones of abundance can flourish among the gaps in things that matter, if tended to carefully.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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