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Enregistrement W7006565756

Urban industrial dereliction, a strategy of engagement

2000· other· en· W7006565756 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2000
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Landscape Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPost-industrial societyHumanityPerceptionFunction (biology)Urban planningTheme (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on 'Perception'--human and cultural perception--as the medium through w ich humanity understands, experiences, and interacts with the physical world. An exploration of perceptions surrounding the urban postindustrial landscape is carried out, and a philosophy which suggests that designing for the human perceptual experience should preclude functional or aesthetic design, is put forward. This philosophy will develop into a 'strategy of engagement', engaging perceptions of dereliction which many urban postindustrial landscapes harbor. The ultimate intent becomes to utilize this strategy in the transformation of perceptions from those of dereliction to perceptions that celebrate the intrinsic and poetic sense of place, which every landscape possesses. The first clue to what lies at the heart of this study: As the technological shift becomes more apparent in the early years of the next century, more and more heavy industrial sites will cease to function as dynamic parts of an organic city. The Cities that they nursed into existence and growth are now in the early stages of an industrial weaning process. Typically between ten and twenty percent of present day north American cities are zoned as heavy industrial land, (M1-3), and in the foreseeable future a significant quantity of this land will become perceptually derelict, or at best, incipient. (Abstract shortened by UMI.)

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,139
Écart entre enseignants0,132 · 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
GenreAutre

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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