Light Night: an “enlightening” place marketing experience
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The Light Night initiative currently under development in the UK offers an innovative approach to revitalising town and city centres by involving residents and visitors through culture and the arts. This initiative is based on the successful Nuit Blanche (White Night) culture‐led urban revitalisation model tested in cities like Brussels, Madrid, Montreal, Rome, São Paulo, Skopje and Toronto, where the Nuit Blanche programme alone resulted in an estimated $4.9 million economic impact on the city and attracted 800,000 people (Toronto). This paper aims to review elements of good practice internationally in the implementation of this concept and suggest a way forward for its realisation in the UK. Design/methodology/approach This case study builds on the 24‐hour city concept and provides a practical example of how culture‐led urban revitalisation through the Light Night programme can be implemented in Birmingham, Leeds, Liverpool, Nottingham and Sheffield based on successful international experiences. Findings Evidence gathered through a review of the literature provided in this case study would suggest that community involvement through creative culture‐led urban revitalisation initiatives can be instrumental in developing sustainable places and communities. Furthermore, it may provide a pathway towards overcoming some of the negative perceptions associated with the night‐time economy in many British town and city centres. The Light Night programme provides an opportunity for key social stakeholders to implement this through its focus on shared culture, history and identity. Originality/value This paper reviews the evolution of the European Nuit Blanche initiative using a case study approach, and its interpretation in the UK through the Light Night programme. It further explores the economic, cultural and social benefits of Light Nights and Nuit Blanche on community cohesion, tourism and regeneration. This paper is of value to practitioners and policy‐makers in place marketing, town centre management, local authority economic development officers, business managers, urban regeneration consultants, academics, tourism officers, community leaders and town centre residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».