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Enregistrement W7049111286

Normes et lignes directrices : outil pratique pour la gestion du patrimoine paysager

2019· other· fr· W7049111286 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Electrical Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Democratic legitimacy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La gestion du patrimoine paysager a beaucoup évolué. L’époque des paysages historiques figés dans le temps a laissé place à une approche plus dynamique de réhabilitation qui permet d’actualiser les lieux historiques. Fondée sur la conservation des valeurs d’un lieu et de ses éléments caractéristiques, cette démarche permet souvent de sauver de la désuétude certains paysages historiques. La réhabilitation de ces paysages nécessite parfois de modifier certains de leurs éléments caractéristiques afin qu’ils répondent aux codes et aux normes en vigueur. Dans de tels cas, il est primordial de bien comprendre la valeur historique du paysage et de planifier les changements afin d’avoir le moins d’impact possible sur le caractère patrimonial. Les Normes et lignes directrices pour la conservation des lieux patrimoniaux au Canada renferment des principes généraux et des conseils précis qui servent à orienter la prise de décisions lors d’interventions sur les lieux patrimoniaux incluant les paysages historiques. C’est un document de référence qui a été adopté par les instances locales, provinciales et fédérales pour les aider à évaluer les interventions dans ces lieux. C’est aussi un outil pratique pour encadrer l’analyse des paysages, identifier les éléments à protéger et orienter les propriétaires, les gestionnaires et les consultants sur la meilleure façon d’adapter et de conserver le patrimoine paysager. Des études de cas illustrent la façon dont le manuel peut être utilisé pour évaluer des interventions sur un site d’intérêt patrimonial et comment il peut contribuer à la prise de décision.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,166 · 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'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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