Notice bibliographique
Résumé
The protection and enhancement of visual resources constitute an on-going challenge to the planning authorities in many communities. The crux of this challenge is to guide development towards built and natural landscape forms that will not cause detriment to an existing landscape character. To understand and cope with this problem, there is the need for a means to define and model a landscape's character, to identify methods for constructing that character definition, to create tools for storing and using such a definition to visualize its spatial manifestations, and to incorporate alternative development regulatory parameters in order to assess their impact on landscape character. \nCurrent spatial data technologies are able to portray inventories of specific, real-world objects. While well established in the planning profession, these technologies and their attendant data manipulation tools do not easily facilitate the creation of generalized, non-specific statements that are applicable across a region. Such generalized statements regarding visual and spatial features are at the heart of descriptions of landscape character and implicit within most planning regulations intended to produce a desirable landscape character. Current spatial data tools therefore do not satisfy the stated needs of planning for landscape character. \nIn satisfying these conceptual, methodological and technological deficiencies, the research presented in this dissertation defines and demonstrates a theory of landscape grammar which formally draws parallels between the structures of linguistics and the character of landscapes. A landscape grammar defines a landscape character using a spatial vocabulary and syntax rules and can be applied to a site to generate landscape forms that embody the defined character. In this dissertation, the spatial counterparts of the linguistic concepts of vocabulary and grammar rules are formalized and implemented for use in a custom-developed geographic information system. Methods that enable the use of landscape grammars in a planning environment are presented and subsequently applied through the formal expression of planning regulations into the grammar-based model. The theory, methods and software implementation are demonstrated using a residential area of the island of Bermuda. The iterative grammatical generation of an example two-dimensional landscape scene is demonstrated with further three-dimensional representations of the results for visualization purposes. Alternative planning regulations are also incorporated into the case study grammar and resultant three-dimensional landscapes are shown. Several suggestions for future research on landscape grammars are offered in the conclusions of the dissertation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,014 |
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 ».