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Enregistrement W4414798367 · doi:10.17771/pucrio.acad.73295

METODOLOGIA DE PERCEPÇÃO SENSORIAL URBANA: PROPOSTA E APLICAÇÃO EM BERLIM, VANCOUVER, ESTRASBURGO E RIO DE JANEIRO

2020· dissertation· pt· W4414798367 sur OpenAlexaboutno aff
Rafael Araújo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Subject matterPerspective (graphical)Amortization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[pt] O espaço urbano, quando construído, concilia demandas sociais e características locais, o que o torna sujeito a transformações de vieses econômico, político, ambiental e social. É um pressuposto que esse espaço esteja adaptado a todos, independentemente da deficiência e do grau de autonomia individual. Ao mesmo tempo, ele é produzido através de padrões urbanos que ultrapassam barreiras administrativas. Em virtude desse processo, no cenário urbano vigente, cerca de 15 por cento da população mundial, que se caracteriza com algum tipo de deficiência, lida diariamente com ambientes deficitários nos aspectos físicos e de solidariedade. Este trabalho propõe e aplica uma metodologia de percepção espacial que não depende, majoritariamente, de uma visão do espaço, ou seja, uma metodologia capaz de explorar os elementos urbanos de forma sensorial, permitindo às pessoas com deficiência a esperada autonomia no ambiente urbano. O método foi desenvolvido e estudado a partir de variáveis que podem ser consideradas em uma ou mais fases temporais do planejamento urbano; ele foi testado em quatro centros urbanos distintos – Berlim, Vancouver, Estrasburgo e Rio de Janeiro –, a partir da experiência participante da autora. Para complementar, realizaram-se pesquisas bibliográficas e comparações a partir dessas experiências. Essa metodologia testada foi direcionada à aplicação de pessoas com deficiência visual, total ou parcial.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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