A propos de l’intégration de l’icône forme architecturale dans le paysage de la ville à travers le Branding
Bibliographic record
Abstract
Dans une perspective strictement structurale, cherchant à étendre et généraliser le calque linguistique à la majorité des champs épistémologiques, une nouvelle science –la sémiologie– est née. Considérant les conventions et systèmes langagiers circulant dans la vie sociale des signes, ladite science n’a pas hésité à comparer les systèmes sémiotiques-forme architecturale et paysage de la ville à des structures discursives ou encore des « textes ». L’intégration du système de signes-forme architecturale dans le paysage de la ville se définit conséquemment comme une « dialogie » entre lesdits systèmes sémiotiques, une « intertextualité » s’effectuant sur la base de codes variés, enchevêtrés. En se basant sur les fondements peirciens du signe, nous proposons (selon une méthodologie décompositive desdits systèmes de signes) d’élucider le sens de cette dialogie dans les stratégies contemporaines du « Branding urbain » où ladite « intertextualité » se transforme en « interimagibilité » (ou « intericonicité ») prenant la ville de Toronto et l’extension du musée royal de l’Ontario (ROM) un corpus remarquable manifestant ladite métamorphose.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".