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Enregistrement W7029831282

Le comunita e la partecipazione come innovazione nei processi di rigenerazione urbana 'health based'

2018· article· it· W7029831282 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnicam Scientific Publications (University of Camerino) · 2018
Typearticle
Langueit
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare Facilities Design and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocale (computer software)PopulationElderly people
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le azioni di rigenerazione urbana messe in atto nell’ultimo decennio in Europa e nel Nord America, volte promuovere il benessere e i sani stili di vita, sono un’opportunità concreta per rispondere agli obiettivi sottoscritti dalla WHO1. In questa direzione, ricerche e sperimentazioni internazionali sostengono ed incoraggiano il ruolo delle comunità all’interno delle politiche e delle pratiche di rigenerazione urbana. La novità è nella tipologia di approccio e nel coinvolgimento attivo delle comunità come condizione necessaria per: individuare un quadro conoscitivo delle necessità della popolazione, collaborare nelle azioni di pianificazione e realizzare interventi in compartecipazione. Un esempio ben costruito è testimoniato dalla città di Toronto che nel maggio 2010, attraverso La Carta di Toronto per l’Attività Fisica, promuove un programma-manifesto incentrato sull’attività fisica per promuove benessere, salute fisica e mentale, relazioni sociali e qualità della vita, benefici economici e sostenibilità ambientale. E’ uno strumento guida che ha lo scopo di indirizzare la pianificazione dal livello nazionale a quello locale nel raggiungimento di un obiettivo condiviso. I risultati di queste azioni hanno introdotto novità nell’ambito dell’istruzione, della mobilità, degli usi degli spazi pubblici, nei luoghi di lavoro, nelle aree verdi, e nella sanità.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0070,014
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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