Notice bibliographique
Résumé
It is acknowledged by International declarations and policy guidance documents that cultural heritage (CH) can contribute directly to many of the Sustainable Development Goals (SDGs), including resilience and adaptation to climate change (SDG 13). CH can support climate change action as it conveys local knowledge that builds resilience for change through mitigation and adaptation. Moreover, the vulnerability of the built environment to climate change possesses inherent resilient properties that allow it to resist damage. The integration of policies and practices of CH conservation into the wider framework of sustainable urban development entails the application of a landscape approach that (i) responds to local cultural contexts and value systems, (ii) integrates distinct theoretical perspectives to address the complex layering of the spatial, mental, and functional process-related dimensions of the landscape, and (iii) addresses policies and governance concerns at international and local levels (Ginzarly et al., 2019). Yet, the application of a landscape approach to CH conservation in the context of climate change is faced with different challenges.First, while at the turn of the twenty-first century the concept of CH has extended from monuments to cultural landscapes and cities as living heritage, assessment processes have been slow to evolve and address the interdisciplinary nature of heritage (Déom & Valois, 2020). Second, there is a challenge around assessing the vulnerability of CH to climate change and integrating its vulnerability status into the broader context of sustainable urban development. This challenge is imposed by the lack of a framework that addresses landscapes rather than heritage sites in isolation (Cook et al., 2021).To address the above-mentioned challenges, this presentation presents a landscape people-centered conceptual framework for resilient CH that is applicable at the city scale (i) to map how different stakeholder groups value heritage in the context of climate change, (ii) using social networks as a tool to engage communities and get access to information about heritage values, and (iii) assess the vulnerability of urban heritage and its associated values to climate change.The conceptual framework is structured around four prominent themes: (1) the city is a living heritage that encompasses the physical, mental, and digital heritage landscapes; (2) digitally mediated heritage practices provide new prospects for digitally-enabled forms of co-creation of heritage values; (3) longitudinal records on social media serve as a data source for the assessment of heritage values and their vulnerability to change; and (4) online communities contribute to communities’ disaster resilience.ReferencesCook, I., Johnston, R., & Selby, K. (2021). Climate Change and Cultural Heritage: A Landscape Vulnerability Framework. The Journal of Island and Coastal Archaeology, 16(2–4), 553–571.Déom, C., & Valois, N. (2020). Whose heritage? Determining values of modern public spaces in Canada. Journal of Cultural Heritage Management and Sustainable Development, 10(2), 189–206.Ginzarly, M., Houbart, C., & Teller, J. (2019). The Historic Urban Landscape approach to urban management: A systematic review. International Journal of Heritage Studies, 25(10), 999–1019.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,055 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».