Bibliographic record
Abstract
Dalla fine della seconda guerra mondiale, le città hanno affrontato un rapido e incontrollabile sviluppo e pur coprendo, oggi, appena il 2% della superficie del pianeta, sono l’habitat per più del 50% degli abitanti della Terra, consumano oltre l’80% delle risorse disponibili ed emettono più del 70% delle sostanze inquinanti. È nel 1976 che l’assemblea generale delle Nazioni Unite indice la prima conferenza per gli insediamenti umani (human settlements) a Vancouver, riconoscendo l’impatto devastante che le condizioni degli insediamenti abitativi hanno sullo sviluppo sociale ed economico, sull’uomo e sull’ecologia urbana. Questa conferenza, oggi conosciuta come Habitat I, avvia un processo di ricerca da parte delle istituzioni e dei governi per la formulazione di linee guida che le nazioni di tutto il mondo dovrebbero seguire per garantire condizioni abitative ed urbane dignitose. Il contributo descrive le sfide principali affrontate dall'agenzia UN-HABITAT negli anni e le sintesi portate nei documenti programmatici nati dalle tre conferenze mondiali Habitat I (1976), Habitat II (1996) e Habitat III (2016). Inoltre affronta gli obiettivi dell'Urban Thinkers Campus - Right to the Future - di Palermo.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.172 | 0.052 |
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".