Rewitalizacja starego miasta w Jeddah. Ochrona dziedzictwa i nowe wyzwania w zagospodarowaniu przestrzeni publicznych
Bibliographic record
Abstract
Rewitalizacja Starego Miasta w Jeddah, znanego jako Al-Balad, stanowi istotny element strategii „Wizja 2030”, której celem jest ochrona dziedzictwa kulturowego, rozwój turystyki oraz modernizacja przestrzeni miejskich przy jednoczesnym zachowaniu ich historycznego charakteru. Al-Balad, wpisane na listę światowego dziedzictwa UNESCO, charakteryzuje się unikalną architekturą i bogatą historią regionu jako kluczowy port na szlaku handlowym Morza Czerwonego. Jednakże wieloletnie zaniedbania, rozwój nowych dzielnic oraz problemy infrastrukturalne doprowadziły do degradacji zabytkowej zabudowy i spadku liczby mieszkańców. W odpowiedzi na te wyzwania w ostatnich latach podjęto intensywne działania rewitalizacyjne, koncentrując się na przestrzeniach publicznych, ich dostępności, funkcjonalności oraz estetyce. Celem niniejszego badania była analiza procesu rewitalizacji przestrzeni publicznych w Al-Balad, ze szczególnym uwzględnieniem zmian funkcjonalnych i przestrzennych na placach oraz roli zieleni w dobie zmian klimatycznych. W badaniach zastosowano metody analizy urbanistycznej, dokumentacji źródłowej oraz obserwacji terenowej, które pozwoliły na ocenę aktualnego stanu zagospodarowania placów pod kątem użytkowania przestrzeni. Analizowane place i skwery podzielono na obszary odnowione oraz wymagające interwencji, co umożliwiło identyfikację kluczowych wyzwań i rekomendację przyszłych działań projektowych. Wyniki wskazują na konieczność wprowadzenia elementów roślinnych na placach pozbawionych zieleni, co wpłynie pozytywnie na komfort użytkowania przestrzeni publicznych oraz ich adaptację do warunków klimatycznych regionu. Badania podkreślają znaczenie integracji tradycyjnych i nowoczesnych rozwiązań z uwzględnieniem form zieleni.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".