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Enregistrement W7002069059

A Micro-Museum Quarter in Sombor, Serbia, as a Sustainable Model for Managing Cultural Heritage in Small Shrinking Cities in Europe

2022· article· fr· W7002069059 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRAF (Faculty of Architecture, University of Belgrade) · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychoanalysis and Psychopathology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Cultural heritageFace (sociological concept)World heritageUrban regenerationIle de franceResizingUrban planning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A museum quarter is praised as a suitable model for the regeneration of global cities. However, it has rarely been implemented in smaller, shrinking cities with a rich heritage, which has become a ‘new normality’ across Europe. These cities usually face institutional, organisational, and economic limitations in their development. Forming a museum quarter at a micro-scale in such city can be a rational model to address these constraints. This paper presents an emerging micro-museum quarter in the historic city of Sombor in Serbia, where the bottom-up level initiated it to deal with the fast shrinkage of the city. /// Le quartier-musée est présenté comme un modèle efficace pour la régénération des grandes métropoles. Néanmoins, il n’a jamais été appliqué aux plus petites villes ou aux villes en décroissance dont les sites patrimoniaux sont pourtant d’une grande richesse. Ces villes deviennent une « nouvelle normalité » dans le paysage européen et font face à des restrictions institutionnelles, organisationnelles et économiques. Construire des quartiers-musées à une micro-échelle dans de telles villes pourrait être une solution pour surmonter ces restrictions. Cet article présente un micro quartier-musée émergeant dans la ville historique de Sombor en Serbie où l’initiative a pris racine au niveau local afin de lutter contre la rapide décroissance de la ville.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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