El campus universitario, un lugar que huele a nosotros. Estudio de la imagen del campus de la Universidad Politécnica de Valencia mediante la adaptación del método de análisis de Kevin Lynch.
Bibliographic record
Abstract
[ES] En la lengua inuit de los Netsilik existe una palabra que significa “estar rodeado por el olor de las cosas \nde uno”, y hace referencia a la agradable sensación que produce el sentimiento de familiaridad con el \nentorno al que se pertenece. Nosotros podemos reconocerlo en la vivienda de cada uno, pero también \ndeberíamos sentirlo así en la ciudad o en lugares más concretos como la Universidad. Por este motivo, \nbasado en el entendimiento de la UPV como una ciudad en miniatura y con la intención de esbozar cuál \nes su ‘imagen’ o la percepción que tienen los estudiantes de arquitectura del campus, el presente trabajo \ntratará de adaptar los métodos de análisis de Kevin Lynch en su libro La imagen de la ciudad al campus \nuniversitario. Estos procedimientos consisten en una entrevista personal y el análisis de la imagen por un \nojo experto. Dadas las circunstancias, ambos serán sustituidos respectivamente por un cuestionario online \ny la aplicación de las herramientas de Lynch apoyado en otros autores.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".