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Enregistrement W7018621675

Domar el territorio. Trazas del agricultor en el paisaje productivo

2024· dissertation· es· W7018621675 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUPM Digital Archive (Technical University of Madrid) · 2024
Typedissertation
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanism, Landscape, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonaContext (archaeology)CONQUESTUrban space
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La agricultura es de los primeros oficios del ser humano, y a partir del cual surge la necesidad de asentarse y construir para habitar. Entonces, la arquitectura iba tomando la forma de las necesidades que este oficio requería, pero además de habitar, se interviene en la escala territorial con sutileza y economía para adaptar el espacio al trabajo del labrador, modelando el territorio con sus propias manos y las mismas herramientas con las que trabajaban la tierra para sacar alimento. En el proceso, deja en el paisaje una serie de huellas o trazas, de mayor o menor escala dependiendo de su fin, los medios utilizados y la implicación de una persona o una comunidad. Mediante una clasificación y un denso trabajo de campo, se realiza un caso de estudio sobre el territorio de la Campiña del Henares, descubriendo estas trazas pertenecientes al paisaje agrario que desvelan el profundo conocimiento del medio que poseen los que han trabajado la tierra durante siglos, los agricultores. \n \nEste trabajo pretende poner en valor el papel configurador y constructor del agricultor, y mostrar una serie de intervenciones espaciales que, sin ser fruto de un proyecto arquitectónico, tienen mucho que ver con esta disciplina. \n \nAgriculture is one of the first trades of the human being, and from which arises the need to settle and build to survive. Then, architecture was taking the form of the needs that this trade required, but at the same time of building to inhabit, farmers intervene in the territorial scale with subtlety and economy, to adapt the space to the work of the farmer, modeling the territory with their own hands and the same tools with which they worked the land to get food. In the process, it leaves in the landscape a series of marks or traces, of greater or lesser scale depending on his purpose, the means used and the involvement of a person or a community. Through a classification and a dense fieldwork, a case study is carried out on the territory of the Campiña del Henares, discovering these traces belonging to the agrarian landscape that reveal the deep knowledge of the environment possessed by those who have worked the land for centuries, the farmers. \n \nThis work aims to highlight the farmer’s role as a configurator and builder, and to show a series of spatial interventions that, without being the result of an architectural project, have a lot to do with this discipline.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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