Notice bibliographique
Résumé
This paper uses ‘deep time’, as an alternative ontology to crisis management to argue for the application of a broad decolonial approach in lieu of contemporary green design practices. Methodologically, this paper substantiates it claims by utilising conventional academic ‘knowledge’ production, as represented in literature, references, and case studies, but also supports the expansion of knowledge through a deeper exploration of place, pattern, and time demonstrated by intermingling deep time principles with Indigenous spatial practices. Fearing that urban life will descend into obsolescence and irrelevance if no such knowledge systems are taken up, this paper proposes an alternative trajectory as a preventive measure, which has all been exacerbated by the ongoing pandemic. By exploring alternative Indigenous design ontologies, specifically in Oceania, alongside deep adaptation and deep time, this paper’s authors intend to provide an important basis for research and teaching that reinvigorates connections to Indigenous epistemologies and knowledge systems. This paper proposes that by taking up notions of deep adaptation and Indigenous epistemologies as critiques of Western notions of time, property, etc. architecture, design and planning might re-situate ideas, ranging from stewardship to maintenance, within time and placebased technologies outside of the discourse of crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,023 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».