Urbicide in Ukraine: Analysis of Environmental Destruction – Challenges, Strategies, and International Cooperation (Part 1)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article presents the findings of an international research collaboration involving Lviv Polytechnic University (Ukraine), Kielce University of Technology (Poland) and Toronto Metropolitan University (Canada). The research analyses the destruction of the housing environment and the multidimensional consequences of the war in Ukraine. The analyses integrated disparate scientific discussions into a unified research subject and employed novel empirical data from first-hand accounts of witnesses and observers of the war in Kyiv, Kherson, Irpin and Lviv, thereby shedding new light on previously unpublished aspects and consequences of the conflict. The objective of the research was to monitor the situation in areas of active escalation on an ongoing basis, to identify indicators related to urban and demographic dimensions, and to analyse the process of complete destruction of urban organisms together with the communities living in them. The results demonstrate a clear pattern of strategic paralysis in urban structures, the collapse of civilised forms of urban life, a humanitarian catastrophe, the exhaustion of demographic potential and growing socio-economic and geopolitical challenges. The article concludes with an outline of the subsequent phase of the research, which aims to integrate contemporary technologies and methodologies and establish a foundation of prospective projects to develop a unified vision of sustainable architecture and new urbanisation as a guarantor of life stability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».