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Enregistrement W6923596553 · doi:10.14288/1.0432240

REFRAME: to express differently; a look at reframing Frame Lake in Yellowknife, NT

2023· article· en· W6923596553 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingWildlifeFrame (networking)Phase (matter)Value (mathematics)Process (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This graduate project examines the revitalization of Frame Lake in Yellowknife, Northwest Territories through the creative and critical lens of landscape architecture. The lake, located centrally within the city, has long been contaminated with arsenic and other pollutants, in large part due to its proximity to abandoned gold mines. The contamination of the lake has resulted in it being unsafe for activities such as fishing, swimming, wading, and berry and plant picking. The project will investigate the history of Yellowknife and potential of phytoremediation, a process that utilizes plants to clean up a contaminated environment, as a solution for restoring the ecological integrity and life of the lake to its past provision and future potential for both human and non-human use. The project will also consider the values of and cultural significance to local residents and the Yellowknives Dene. Through this examination, the project aims to not only remediate the lake but also to reframe the way we understand and value ecological assets in the north. A phased approach was taken to implement the design of the public spaces around the lake. This was done to ensure both people and native wildlife will be able to enjoy Frame Lake throughout the project implementation. Phase zero is ongoing with seasonal infrastructure employed during the long winter months in Yellowknife when Frame Lake is frozen. Phase one will occur from years 0-5, phase two from years 5-15, and phase three after 15 years of remediation when Arsenic levels should be lowered substantially, and people can once again use Frame Lake for water-based activities.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,384

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0280,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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