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Enregistrement W7071048835

The Red + Green: creating a regenerative narrative through the industrial wastelands of Sudbury, Ontario

2023· dissertation· en· W7071048835 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingStewardship (theology)Environmental stewardshipTailingsNarrativeStorytellingSubject (documents)Industrial heritageSustainable developmentSituatedLand use
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sudbury, Ontario, is recognized for its miraculous late
\ntwentieth-century Regreening efforts to remediate the
\nsmelter-polluted ‘moonscape.’ Yet, given the continued
\nextractive activity and unmanaged mine waste, some areas
\nremain subject to extensive environmental degradation.
\nTherefore, a critical reflection on these industrial practices is
\nnecessary to continue this incomplete regenerative narrative,
\nfully restoring all parts of the land. Thus, this thesis is informed
\nby research into innovative ground surface treatment and
\nbiotechnologies to treat mine waste, and in regenerative
\narchitectural design principles. It demonstrates the potential
\nof lifting the veil on hidden industrial wastelands, rehabilitating
\nCopper Cliff’s Central Tailings Area into a thriving regenerative
\npark, and envisioning an interpretive centre into a mine waste
\nfacility that is harmoniously integrated into the changing
\nlandscape. This contributes to landscape remediation and
\nintegrates place-based storytelling to educate and empower
\nfuture generations to participate in land stewardship and create
\nongoing sustainable environmental and social impacts.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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