An integrated project for a Marina in the Kurortny District of St Petersburg (the town of Zelenogorsk)
Bibliographic record
Abstract
Тема нашей выпускной работы – Комплексный проект марины-деревни в Курортном районе Санкт-Петербурга (г.Зеленогорск)\n\nГород Зеленогорск находится на северном побережье Невской губы Финского залива Балтийского моря в 52 километрах от центра города Санкт-Петербурга. Участок проектирования находится в западной части г. Зеленогорск, ограничен с северной стороны Приморским шоссе, с восточной - береговой линией 8-го ручья, с южной стороны береговой линией Финского залива и с западной - береговой линией Ушаковского ручья.\n\nБереговая линия, образована покрытыми лесом дюнами и имеет протяженность 603 метра, ширину 38 метров в самом узком месте.\n\nГород имеет непростое историческое наследие. После войны в 1944 году принадлежит России.\n\nНаша идея заключается в создании марины-деревни на северном берегу финского залива.\n\nБереговая линия очень узкая и мы выдвинули предложение перенести всю жилую, рекреационную и техническую часть марины на воду, путём создания намывных островов. Планировка марины разделяется на две части: яхт-клуб и жилая зона, к которой владельцы домов, также могут причаливать свои яхты.\n\nЗдание Яхт-клуба включает в себя зону обслуживания и хранения яхт, крытый паркинг, отель с видовым рестораном и спа.\n\nЖилая часть состоит из четырёх островов, на трех из которых расположены жилые дома с возможностью швартовки к каждому дому.\n\nВместе они составляют единый многофункциональный комплекс.\n\nДля создания комфортной окружающей среды был разработан маршрут для пешеходов и автомобилистов, также видовые площадки со скамейками, информационные столбы и помещения.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".