Developing Climatic Design Guidelines for Australia's Growing Regional Centres: Proposing an Interdisciplinary, Place-based Methodology
Notice bibliographique
Résumé
This chapter outlines a novel, interdisciplinary, place-based methodology that was used to develop a climate-responsive building design guide for the Toowoomba region, in Queensland, Australia. There were several contributors to the project outcomes, and this chapter is specifically concerned with the rationale behind the formation of the interdisciplinary team and the project methodology. We present this methodology as novel, not only because it illustrates an alternative type of design contribution for architects – a contribution that was made possible by combining climate science, graphic design, and professional communications with built environment expertise – but because the methodology can inform approaches to climate-resilient and climate-responsive planning policy for other regional urban centers in Australia, and worldwide. In this sense, the project in Toowoomba is presented as a case study for any regional center located outside a major city. This development pattern is an international phenomenon, for example, there are similar trends in Canada, where rural communities exist on the periphery of most major cities, and are experiencing demographic growth, increasing property demand, and “amenity to landscapes” seen to be an attractive alternative to city living. John Friedman highlights that these communities face climatic issues that are both territorially and regionally specific, but also more widespread, presenting particular challenges for local governments in developing appropriate planning policies with limited access to data and resources. Therefore, our task was, first, to collect the weather data needed to define the local climate and to analyse Toowoomba’s local architectural character. Only then, in collaboration with local government and the community, could we engage in a place-based approach (PBA) to research, in which the “essential heterogeneity of rural communities and territories” was foregrounded
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».