Criatividade, direito e espaço urbano : o modelo de cidade criativa e o distrito criativo como instrumento jurídico-urbanístico
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho trata do modelo de urbanização da cidade criativa e dos distritos criativos enquanto ferramenta para a sua implementação. Os modelos de desenvolvimento urbano estão estreitamente relacionados ao uso de estratégias discursivas para a sua legitimação e à utilização de instrumentos jurídico-urbanísticos na sua implementação. Considerando que as normas exercem um papel importante na produção do espaço e podem ser compreendidas a partir de processos sociais inerentes à urbanização das cidades, o presente trabalho visa descobrir como se estrutura normativamente o modelo da cidade criativa. Considerando que se trata de um modelo ideal, também se busca compreender como funciona o distrito criativo enquanto ferramenta jurídico-urbanística utilizada para implementação do modelo da cidade criativa. Para responder a essas perguntas, foram selecionados dois casos de distritos criativos em cidades que buscam seguir o modelo de desenvolvimento urbano da cidade criativa – o caso do Distrito de las Artes, em Buenos Aires, Argentina; e o caso de Liberty Village, em Toronto, Canadá. Com base em estudos empíricos encontrados na literatura dos estudos urbanos acerca desses casos e levando em conta categorias teóricas da geografia jurídica, foi possível identificar exemplos de normas de dois tipos que estruturam o modelo da cidade criativa: as normas ideológicas e as normas jurídicas. Pelos resultados obtidos, conclui-se que as normas ideológicas estão intimamente conectadas às representações do espaço que condicionam o modelo de cidade criativa, assim como as normas jurídicas estão vinculadas ao funcionamento dos distritos criativos.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".