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Enregistrement W4392916520 · doi:10.32920/25412623

Architect-ing In-Betweenness: Human-Centred Design for Toronto's Arrival Cities

2024· preprint· en· W4392916520 sur OpenAlexaboutno aff
Nicola Caccavella

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative and Sustainable Housing Initiatives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Betweenness centralityImmigrationAgency (philosophy)SociologyArchitectureUnit (ring theory)Identity (music)Urban designArchitectural engineeringPublic relationsEconomic geographyGeographyPolitical scienceEngineeringAestheticsSocial sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over a century Toronto has embraced waves of immigration. Today, its ‘arrival cities’ emerge as the isolated and over-determined post-war apartment tower neighbourhoods and are among the least suitable places for low-income immigrants to settle. For the residents of arrival cities to thrive in their new living environment, the implementation of a model that takes a human-centred approach while considering in-betweenness is explored. The goal of this thesis is to create a proto-design – guided by a conceptual and physical framework – to serve as a new housing complex allocated to these neighbourhoods. Guided by the framework, the architecture highlights the themes of shared agency and shared space. At different scales – from the neighbourhood, to the building, to the unit – key elements are embedded and synthesized to create a collective identity of belonging, connectivity, and community-building for its residents.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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