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Enregistrement W7027549348

Design for Social Innovation in Italian Inner Peripheries

2022· article· en· W7027549348 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFlorence Research (University of Florence) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse academic and cultural studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)Social capitalCapital (architecture)Quarter (Canadian coin)Social innovationNatural (archaeology)Pandemic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Italy is scattered with small peripheral settlements, often characterised by difficult environmental morphologies, a lack of public services and a tendency toward depopulation. These places
\nare mostly located in inland mountainous or island areas, far away from big cities. Yet despite a significant drop in population, they are still home to a quarter of the Italian population, distributed over more than two thirds of the entire country. Today, a few of these towns are being reorganised and repopulated, re-establishing a sustainable community approach thanks to innovative forms of organisation and entrepreneurship, capable of bringing together cultural, natural and social capital and production chains. In these contexts, unexpected models of innovation and design are born, to outline peculiarities of extreme interest for a contemporaneity that comes to include the dramatic instances of the current pandemic circumstances.
\nThe aim of this paper is to draw attention to strategic scenarios, theoretical guidelines and examples of good design practices, already created or in progress, including those by the authors, related to the promotion of eco-literacy, community and on-demand health and social services, the promotion of local agri-food systems, the preservation of know-how and craftsmanship, highlighting the contribution that articulated and multiscale design can provide in transforming territorial fragility into social and economic opportunities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,069 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
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Résumé présentoui

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