El campus universitario, un lugar que huele a nosotros. Estudio de la imagen del campus de la Universidad Politécnica de Valencia mediante la adaptación del método de análisis de Kevin Lynch.
Notice bibliographique
Résumé
[ES] En la lengua inuit de los Netsilik existe una palabra que significa “estar rodeado por el olor de las cosas \nde uno”, y hace referencia a la agradable sensación que produce el sentimiento de familiaridad con el \nentorno al que se pertenece. Nosotros podemos reconocerlo en la vivienda de cada uno, pero también \ndeberíamos sentirlo así en la ciudad o en lugares más concretos como la Universidad. Por este motivo, \nbasado en el entendimiento de la UPV como una ciudad en miniatura y con la intención de esbozar cuál \nes su ‘imagen’ o la percepción que tienen los estudiantes de arquitectura del campus, el presente trabajo \ntratará de adaptar los métodos de análisis de Kevin Lynch en su libro La imagen de la ciudad al campus \nuniversitario. Estos procedimientos consisten en una entrevista personal y el análisis de la imagen por un \nojo experto. Dadas las circunstancias, ambos serán sustituidos respectivamente por un cuestionario online \ny la aplicación de las herramientas de Lynch apoyado en otros autores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».