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Record W7049111286

Normes et lignes directrices : outil pratique pour la gestion du patrimoine paysager

2019· other· fr· W7049111286 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicAdvanced Electrical Measurement Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Democratic legitimacy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gestion du patrimoine paysager a beaucoup évolué. L’époque des paysages historiques figés dans le temps a laissé place à une approche plus dynamique de réhabilitation qui permet d’actualiser les lieux historiques. Fondée sur la conservation des valeurs d’un lieu et de ses éléments caractéristiques, cette démarche permet souvent de sauver de la désuétude certains paysages historiques. La réhabilitation de ces paysages nécessite parfois de modifier certains de leurs éléments caractéristiques afin qu’ils répondent aux codes et aux normes en vigueur. Dans de tels cas, il est primordial de bien comprendre la valeur historique du paysage et de planifier les changements afin d’avoir le moins d’impact possible sur le caractère patrimonial. Les Normes et lignes directrices pour la conservation des lieux patrimoniaux au Canada renferment des principes généraux et des conseils précis qui servent à orienter la prise de décisions lors d’interventions sur les lieux patrimoniaux incluant les paysages historiques. C’est un document de référence qui a été adopté par les instances locales, provinciales et fédérales pour les aider à évaluer les interventions dans ces lieux. C’est aussi un outil pratique pour encadrer l’analyse des paysages, identifier les éléments à protéger et orienter les propriétaires, les gestionnaires et les consultants sur la meilleure façon d’adapter et de conserver le patrimoine paysager. Des études de cas illustrent la façon dont le manuel peut être utilisé pour évaluer des interventions sur un site d’intérêt patrimonial et comment il peut contribuer à la prise de décision.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.877
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.171
Teacher spread0.166 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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