Peculiarities of Adaptive Reconstruction of Buildings and Their Potential for New Functions (Using Religious Buildings and Structures as a Case Study)
Bibliographic record
Abstract
В статье проведён анализ адаптивной перестройки культовых зданий и сооружений с учётом их новых функциональных возможностей на примере международного опыта. Основная цель и концепция исследования сосредоточены на анализе реализованных проектов адаптации культовых сооружений, выполненных современными архитекторами и инженерами. Работы и подходы, приведенные в статье, могут быть использованы архитекторами, инженерами, реставраторами и градостроителями при планировании проектов реставрации, реконструкции и перепрофилирования культовых зданий и сооружений. В процессе исследования были приведены примеры адаптации христианских церковных объектов в таких странах, как США, Канада, Великобритания, Франция, Нидерланды и другие. Исследование демонстрирует, как исторические сооружения могут быть успешно адаптированы для современных нужд, сохраняя их историческое и культурное наследие, что немаловажно для устойчивого развития городов. Приспособление церковных пространств для новых функций (музеи, выставочные залы, концертные залы, библиотеки и т.д.) предоставляет возможность для социального взаимодействия, культурного обмена и экономического развития. Исследование позволяет углубить понимание трансформации сакральных пространств и их интеграции в повседневную жизнь, расширяя границы архитектурной теории.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".