Bibliographic record
Abstract
Die kollektive Erinnerung an den Krieg nährt auch heute noch die gespaltene Wahrnehmung des urbanen Raumes des ehemaligen sozialistischen Stadtviertels von Sarajevo. Der Fluss Miljacka galt damals als natürliche Barriere und trennt nach wie vor zwei Stadtteile, die sich stark differenziert von einander entwickelten: Der Süden wird von (Wohn-)bauten dominiert, die die Bevölkerung immer noch mit den drasti- schen Auswirkungen des einstigen Krieges konfrontieren, während sich entlang des nordseitigen Ufers neu errichtete Glasbauten erheben und einen Kontrast schaffen, der auf weitgehendes Unverständnis der Bevölkerung stößt. Die qualitative Aufwertung sowie das “Re-Branding” des urbanen Raumes von Grbavica stehen im Fokus dieser Arbeit, während sich die eingehende Analyse auf den öffentlichen Raum zwischen den bestehenden Bauten konzentriert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem urbanen Freiraum entlang des Flussufers, sowie auf den semi-öffentlichen Flächen zwischen den Wohnblöcken mit Einbeziehung der lokalen Bevölkerung. Die Erkenntnisse aus sozialen Kartographien, Observationsanalysen, qualitativen Interviews und Bestandsanalysen bilden die Basis für die Entwurfsprojekte: Zwei Top-Down-Projekte, die durch die Regierung und öffentliche Institutionen umgesetzt werden, konzentrieren sich auf die Uferzone, während sich zwei partizipative Bottom-Up-Projekte der Nachnutzung von architektonischen Räumen und Hofflächen widmen. Die Umsetzung verschiedener Dienste für die Gemeinschaft durch diese selbst steht dabei im Mittelpunkt. Unabhängig voneinander entwickelt generieren diese Projekte dennoch ein großes Ganzes und schaffen damit einen Mehrwert für die Nachbarschaft und das neue Stadtzentrum.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".