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Enregistrement W1518084353

Local community involvement in the planning, design and development of previously developed land

2013· dissertation· en· W1518084353 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRMIT Research Repository (RMIT University Library) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrownfieldEnvironmental planningLocal planningLand-use planningEnvironmental resource managementRedevelopmentLand useGeographyArchitectural engineeringEngineeringCivil engineeringEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analyses the involvement of local communities in the design, development and planning of previously developed land (sometimes called ‘brownfield’). Specifically, it seeks to discover if such involvement improves or worsens the built form of previously developed land regeneration. A mixed method is employed that has involved the use of literature, case studies for the Maribyrnong River Valley, Melbourne, and comparable international case histories in the USA, Canada and the United Kingdom. The participation survey was conducted for the case studies using a ‘snowball sampling’ technique. Participants were selected from three broad groups- Residents (the ‘community of place’), planners and developers. Similar interviews were carried out for the international case histories. The findings are: 1. Intensive community collaboration is associated with higher levels of community satisfaction. 2. Community involvement can lead to both ‘good’ and ‘bad’ built outcomes. 3. The most consistent good outcomes are produced with early community involvement. 4. Community engagement that continues through to subsequent place making is beneficial. 5. Community engagement in urban design is more critical for the heavily used pedestrianised parts of a redevelopment. 6. Contemporary market conditions act against the effective creation of good urban places that the community want.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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