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Enregistrement W4409818449 · doi:10.21983/p3.0176.1.00

Urban Re-Industrialization

2017· book· en· W4409818449 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePunctum Books · 2017
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésIndustrialisationGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban re-industrialisation could be seen as a method of increasing business effectiveness in the context of a politically stimulated ‘green economy’; it could also be seen as a nostalgic mutation of a creative-class concept, focused on 3D printing, ‘boutique manufacturing’ and crafts. These two notions place urban re-industrialisation within the context of the current neoliberal economic regime and urban development based on property and land speculation. Could urban re-industrialisation be a more radical idea? Could urban re-industrialization be imagined as a progressive socio-political and economic project, aimed at creating an inclusive and democratic society based on cooperation and a symbiosis that goes way beyond the current model of a neoliberal city? In January 2012, against the backdrop of the 2008 financial crisis, Krzysztof Nawratek published a text in opposition to the fantasy of a ‘cappuccino city,’ arguing that the post-industrial city is a fiction, and that it should be replaced by ‘Industrial City 2.0.’ Industrial City 2.0 is an attempt to see a post-socialist and post-industrial city from another perspective, a kind of negative of the modernist industrial city. If, for logistical reasons and because of a concern for the health of residents, modernism tried to separate different functions from each other (mainly industry from residential areas), Industrial City 2.0 is based on the ideas of coexistence, proximity, and synergy. The essays collected here envision the possibilities (as well as the possible perils) of such a scheme.

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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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