MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7134704065

Designing Affordable Housing for Adaptability: Principles, Practices, & Application

2013· article· W7134704065 sur OpenAlexaboutno aff
Micaela R. Danko

Notice bibliographique

RevueScholarship @ Claremont (The Claremont Colleges) · 2013
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordable housingSustainabilityAdaptabilityPublic housingSustainable communitySustainable designPovertyDowntownArchitecture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While environmental and economic sustainability have been driving factors in the movement towards a more resilient built environment, social sustainability is a factor that has received significantly less attention over the years. Federal support for low-income housing has fallen drastically, and the deficit of available, adequate, affordable homes continues to grow. In this thesis, I explore one way that architects can design affordable housing that is intrinsically sustainable. In the past, subsidized low-income housing has been built as if to provide a short-term solution—as if poverty and lack of affordable housing is a short-term problem. However, I argue that adaptable architecture is essential for the design of affordable housing that is environmentally, economically, and socially sustainable. Further, architects must balance affordability, durability, and adaptability to design sustainable solutions that are resistant to obsolescence. I conclude by applying principles and processes of adaptability in the design of Apto Ontario, an adaptable affordable housing development in the low-income historic downtown of Ontario, California (Greater Los Angeles). Along a new Bus Rapid Transit corridor, Apto Ontario would create a diverse, resilient, socially sustainable community in an area threatened by the rise of housing costs.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,235 · 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
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship @ Claremont (The Claremont Colleges)Même sujetSustainable Building Design and AssessmentTravaux en français237 207