DESA1002 'Nine Quarter City' - <Yuying Liu>
Notice bibliographique
Résumé
First of all, I want to appreciate that the design course really gave me a good experience and opportunity of design. I really enjoyed myself in each exercise. Each of them gave me a different experience of designing. I have really get process in model making and my creative improved quite a lot. In addition, I get process in architectural drawing, which has relative to my hard working in each drawing exercise. However, I still need to improve my creative and architectural drawing skillS which are important to an architect. During this semester, one of my favorite exercises is “Dressing the model”. We did cladding on the structure we made before. I think it is a good opportunity for us to make up almost any kinds of cladding that we could imagine by using different kinds of cladding materials. Another reason why I think this is a worthwhile exercise because during this exercise, we carefully thought about what is the material of each part of the model if it is a real building. As our tutor’s requirement I did revise my architectural drawing in each week, as well as the model. It is quite a long time of work, but I think it is really a good opportunity for me to improve myself. At last, I want to say that I really had a good time spending in the studio in this semester. We all got good relationship with each members and our tutor. We also learned from each other by doing the collaborative work.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».