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Enregistrement W7100312728

[sans titre]

2024· other· en· W7100312728 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOAPEN (The OAPEN Foundation) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetoricSustainabilityScale (ratio)Public policyGovernment (linguistics)Sustainable development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book offers a historical analysis of landfill sites in New York City, Greater Toronto, and Greater Tel Aviv, and uses them as case studies to emphasize the international and global scale of issues concerning waste disposal and park redevelopments.
\nNew York, Toronto, and Tel Aviv are currently redeveloping giant landfills into parks to much fanfare. The park redevelopments may be seen as an attempt to erase or assuage the decades of problematic waste-disposal policy that led to the creation of such large landfills. Booster rhetoric underscores this point, such as promoting how the parks will be a “green lung” for the city. This book contextualizes these redevelopments by offering a historical analysis, providing a greater understanding of the past, current, and future potential issues. It goes on to analyze the language and media coverage surrounding former waste sites becoming park redevelopments, including how cities use art to promote their image and gain cultural relevance. By engaging with both the works of waste historians and literature on waste and discard studies, the book provides theoretical models for analyzing the role of power in municipal systems, as well as human and ecological impacts on waste. It concludes with an analysis of the features necessary for landfill parks to be successful. 
\nThis book will be useful for scholars, researchers, and academics studying waste studies, the environment, cities, and sustainable development, as well as for policymakers and environmental/eco artists.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9130,999

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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