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Enregistrement W4388704584 · doi:10.22158/uspa.v6n4p90

Tracing the Grotesque: Finding Value in the Urban Villages of Shenzhen

2023· article· en· W4388704584 sur OpenAlexaff
Yunhao Yang

Notice bibliographique

RevueUrban Studies and Public Administration · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryUrban villageInclusion (mineral)Value (mathematics)GeographyUrban planningPublic spaceSpace (punctuation)SocioeconomicsPublic lifeChinaUrban spaceEconomic growthSociologyEnvironmental planningPolitical scienceSocial scienceCivil engineeringEngineeringArchitectural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercial housing communities are rapidly developed in the city of Shenzhen since the 1979 economic reform. In contrast, the still remaining village houses are excluded from the urban planning strategy and they are described as the “dirty, unorganized, bad” Urban Villages. The formally constructed Shenzhen metropolis, which was intended to greatly improve life in Shenzhen through modernization, somehow fails to provide full sense of rootedness to the residents, while the residents who live within urban villages are having surprisingly positive connections with these low-end neighborhoods. This article has the ambition to promote inclusion and support the maintenance of the Urban Village type. It also aims to discuss how the design of public space contributes to mental wellbeing of residents; how access to public space allows for social inclusion; and also, do Urban Villages deserve to be mostly preserved and how can these communities co-exist with the whole city.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
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