Systems Thinking as a Methodological Approach to Study Infrastructure Space in Architectural Design Education
Notice bibliographique
Résumé
In architectural education, urban-scale studies provide an opportunity for architectural students to study the challenges that cities confront and their physical and conceptual frameworks with a multidisciplinary approach. The design process necessitates the critical evaluation of the inputs that define, structure, and govern the cities and the acknowledgement of social, economic, ecological, geographical, and experiential conditions. The critical reading of the city also demands an understanding of its prevailing, speculative, and emergent conditions, which can be apprised through a cohesive structure of relations shaped by directives from various agents. Advocating for a novel methodological practice in architectural education, this approach fosters the engagement of architecture students with the networks, constellations, and associations of contemporary urban conditions. With this conceptual framework, the paper speculates on the potential of introducing systems thinking as a methodology for architectural education, which encourages the study of interrelations between different parties, in diverse scales, to design contemporary urban conditions. It subjects students’ works in the fourth-year architectural design studio, where systems thinking is acknowledged as a methodology to study the notion of infrastructure space. In these studies, infrastructure space is considered as the site of multiplicities, coexistences, and overlaps beyond its typical association with “physical networks for transportation, communication or utilities” (Easterling, 2014). Studying the infrastructure space through a systems thinking approach is believed to enable the integration of inchoate states and territories of local, trans-local, and global occurrences. To sum up, the paper will discuss the outputs of integrating systems thinking in architectural education, and the reconceptualization of ‘infrastructure space’ as an instrumental approach in dealing with the complex structure of cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».