Bibliographic record
Abstract
Il centro studi dell’Economist ogni anno redige un elenco delle dieci città dove si vive meglio nel mondo. Lo studio si basa su cinque requisiti: stabilità, cura della salute, cura dell’ambiente, educazione, infrastrutture. Tutti elementi che misurano una Civiltà contemporanea. Nella top ten del 2009 ci sono città come Toronto, Sidney, Helsinky e due città svizzere: Ginevra e Zurigo. \nEd è proprio a Zurigo, nei pressi dell’aeroporto, nel distretto a forte vocazione industriale di Opfikon, che è stato ultimato un nuovo parco, l’Opfikerpark, parte dell’ambizioso progetto per il Glattpark, uno dei principali progetti di nuovi comparti di edilizia residenziale dell’area metropolitana di Zurigo, esteso su circa 70 ettari, che una volta completato potrà ospitare circa 6.500 persone. \nIl progetto non ha inteso cancellare il carattere di indeterminatezza e provvisorietà del paesaggio del luogo, al centro di importanti e profonde trasformazioni: in tal senso gli autori descrivono il parco come incompleto e ibrido, un “counter-world to the compact city”, dove sarà possibile sperimentare soluzioni e modelli differenti per la ricerca della qualità dell’habitat urbano. \nIl parco, esteso su circa 12 ettari, è un progetto esemplare la cui realizzazione anticipa la costruzione degli edifici residenziali: è la dimostrazione che nei progetti urbani la definizione di spazi aperti di qualità non è accessoria o subalterna, ma può essere il motore dello sviluppo sociale, ambientale ed economico. \nL’essenzialità, il rigore e la chiarezza della composizione, la relazione con il luogo e con gli spazi limitrofi, l’interpretazione dei comportamenti del pubblico sono le principali caratteristiche del progetto, che lo accomuna ad altre importanti e note realizzazioni del Büro Kiefer, segni distintivi di un approccio linguistico e di metodo tra i più interessanti nel paesaggismo contemporaneo.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.116 | 0.024 |
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".