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Record W4200126650 · doi:10.4000/paysage.23329

« Brouillon du rapport présenté au concours pour accéder à la charge de directeur de promenades de la ville de Buenos Aires » dans Carlos Thays : ses écrits sur les jardins et les paysages

2010· article· fr· W4200126650 on OpenAlexaff
Charles Thays

Bibliographic record

VenueProjets de paysage · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Charles Thays fait partie des paysagistes français qui ont exercé leur savoir-faire en Argentine au xixe siècle. Héritier d’Édouard André, son originalité tient à ce qu’il adopte la nationalité argentine et à l’ampleur de son œuvre. En 1888, il est appelé dans ce pays pour réaliser l’actuel parc Sarmiento à Cordoba. En 1891, il gagne le concours pour être directeur des parcs et promenades de Buenos Aires. Il va alors dessiner la capitale à l’image du Paris d’Haussmann et d’Alphand en créant les parcs du 3 de Febrero, Lezama, Colón... Il aménage aussi les quartiers de Palermo Chico, les places Constitución, Congreso... Mais ce n’est là qu’un volet de sa création qui, loin de s’arrêter aux seules aménités et aux projets urbains, concerne également la science. À partir de 1902, il compose en effet le jardin botanique de Buenos Aires et se consacre à l’aménagement du parc Iguazu, premier parc national d’Argentine dédié à la conservation des espaces naturels. Entre-temps, il aura œuvré dans toutes les grandes villes d’Amérique latine. En traduisant un extrait du mémoire destiné au concours de directeur des parcs et promenades de Buenos Aires, il s’agit de rendre hommage à la culture historique de Charles Thays et de signifier, d’un même geste, combien le projet de paysage gagne à s’ancrer dans ce champ disciplinaire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.488
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
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