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Enregistrement W4403251255 · doi:10.1515/9782760555730

Lire et comprendre les environnements bâtis au Québec

2022· book· fr· W4403251255 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2022
Typebook
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce livre s’adresse à un lectorat passionné par l’environnement bâti qui désire en connaître davantage sur l’organisation physique et spatiale de nos villages, de nos villes et de nos agglomérations en lien étroit avec le territoire qui les a vus naître. Il intéressera particulièrement les personnes qui interviennent, exercent une pratique professionnelle ou étudient dans les domaines de l’architecture, de l’architecture de paysage, de l’urbanisme, de la géographie urbaine, du patrimoine, du design urbain et de l’environnement. En plus de présenter les notions clés de la morphologie urbaine ouvrant la voie à une compréhension approfondie du mode de structuration des établissements humains, l’ouvrage explique et met en application, à l’aide de plusieurs études de cas, les méthodes d’analyse de ce champ de recherche afin de lire et de caractériser les milieux bâtis du Québec. Finalement, des exemples montrent comment les connaissances morphologiques peuvent être opérationnalisées en stratégies d’intervention et de design urbain à de multiples échelles. À l’heure où la crise des changements climatiques et sanitaires nous enjoint à repenser en profondeur nos façons d’habiter et de pratiquer le territoire, il est essentiel de mieux comprendre le produit de notre expérience collective en ces matières. Pourquoi ne pas en tirer ainsi des enseignements utiles afin de nourrir le travail de planification, de conception et de gestion de la qualité et de l’intégrité de notre environnement construit ?

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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