Vivre la pluie autrement : le design urbain sous le regard du design industriel
Bibliographic record
Abstract
Les designers industriels du groupe de recherche en aménagement et design (GRAD) de l'Université de Montréal abordent les eaux pluviales urbaines à travers un regard transdisciplinaire guidé par une approche de design centré sur l'être humain. Nous présenterons de récents concepts de revêtements urbains durables intégrant la gestion des eaux pluviales, permettant ainsi d'améliorer l'expérience des citadins durant les temps pluvieux tout en réduisant le phénomène d'obsolescence prématurée des équipements urbains. Nous présenterons également de quelle manière notre groupe de recherche développe actuellement de nouvelles manières de vivre et gérer la pluie en secteur résidentiel, dans le cadre d'un partenariat avec un groupe d'experts académiques et professionnels ? urbanistes, architectes paysagers, ingénieurs, architectes, anthropologistes, biologistes et ONBL ? intitulé « L'Alliance des ruelles bleues-vertes ». Le GRAD, financé par le gouvernement, s'intéresse depuis plusieurs années aux problématiques liées à l'environnement et au paysage urbain et se concentre désormais sur les aménagements liés à l'eau dans l'espace public. Nous souhaitons inspirer les différents acteurs de l'aménagement en présentant des méthodes et solutions possédant un haut potentiel de transférabilité.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".