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Enregistrement W7043507373

Suomen asumisen kehitys, yksilöllisten asumisratkaisujen suosion kasvu ja uudenlainen asuminen maalla : Korttelisuunnitelma Farmikylään

2019· other· fi· W7043507373 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2019
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Data collectionQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opinnäytetyön tarkoituksena oli luoda Hollolaan, Niipalan tilalle rakennettavasta suunnittelualueesta korttelisuunnitelma. Työn toimeksiantajana toimii Mikko Niipala. Työn tarkoituksena oli edistää Farmikylä-hankkeen suunnittelua ja toteutumista. \nTeoriaosuus on jaettu kolmeen osioon: Suomen asumisen historiaan 1900-luvulla, suomalaisten jakautuminen eri talotyyppeihin 2000-luvulla ja asumisen muutoksiin johtaviin tekijöihin sekä agrihoodin ja ekokylän käsitteisiin. Suomen asumisen historia -osiossa käsitellään suuria asuntotuotannon muutoksia Suomessa 1900-luvulla niin maaseudulla kuin kaupungeissakin sekä tekijöitä, jotka johtivat niihin, ja sitä, mitä niistä on seurannut. Seuraavassa osiossa keskitytään enemmän 2000-luvun tilanteeseen koskien sitä, miten ihmiset asuvat, mitkä tekijät vaikuttavat asumismuodon muutoksiin, ja pohditaan, miten asumismuodoilta tulevaisuudessa vaaditaan. Lisäksi perehdytään tarkemmin agrihoodin ja ekokylän käsitteisiin, jotka liittyvät siihen, minkä luontoiseen hankkeeseen korttelisuunnitelma luodaan. \n \nKorttelisuunnitelmassa oli pyrkimyksenä esittää tavallisesta pientaloalueesta poikkeava asuinympäristö, joka tarjoaisi asuinympäristön, jota perinteiset kunnalliset hankkeet eivät usein muun muassa aluetehokkuustavoitteiden takia pysty tarjoamaan, tukisi yhteisöllistä asumista ja tarjoaisi esteettisen ja terveellisen asuinympäristön ja palvelisi kaikenikäisiä asukkaita.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,011

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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