Building Stories: Critical Geography of Architecture and the Study of Everyday Practice in Detroit, Michigan
Notice bibliographique
Résumé
In Loretta Lees's study of a new public library in Vancouver in the late 1990's, she began to explore the ideals of non-representational theories, or those everyday practices that provide evidence not just of what symbolic meaning one may assign to a space, but rather what that space does—how it is enacted through everyday practice. This exploration provided Lees with another way to think about the built environment, one that she believed could open up a new direction for architectural geographers. Lees, building on the work of Jon Goss and other contemporary scholars in the field, described this new direction as a move towards a critical geography of architecture. This dissertation explores the use of a non-representational framework to study everyday practices through a single case study in the Avenue of Fashion in Detroit, Michigan. This research considers the historical evolution of Detroit through bankruptcy to present day using two common narratives of the city, one of rise/rebirth and one of Two Detroits, to offer a critical lens through which to consider performances of everyday life in this recently redeveloped area of the city. Within a non-representational framework, this study pulls in direct observational methods such as counting, mapping/tracing, photo documentation, trace observation, and field notes derived primarily from public life studies to observe and consider how the built environment is shaped through these embodied practices. This study contributes both an example of alternative methods that may be used in non-representational research, as well as new way to think about spaces that complements findings from more representational research. The findings from this study inspire a curiosity about the unfolding of everyday life and contribute to the work of Lees and others in advancing a critical geography of architecture.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,015 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».