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Enregistrement W1999280729 · doi:10.2495/sdp-v3-n1-57-72

Capacity building program for urban regeneration: theory into practice

2008· article· en· W1999280729 sur OpenAlexvenueno aff
Özlem Özçevik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban regenerationRegeneration (biology)Environmental planningArchitectural engineeringBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the progress of urban regeneration policies with reference to the Turkish context and a capacity building project experienced in the city of Istanbul.Following the 1999 Marmara earthquake, the Zeytinburnu District in Istanbul was assigned as the 'pilot area for urban regeneration' according to the disaster preparedness policies of the Istanbul Earthquake Master Plan.Following this, the local municipality of Zeytinburnu was determined to demand knowledge and skills for urban regeneration practices.This paper focuses on local practices in comparison with some general trends: changes in local governance and urban regeneration, and the tendency to share out responsibilities through stakeholders via capacity building and physical, economic and legal arrangements, strategies developed with multi-stakeholders through sustainable urban regeneration, strategies for putting theory into practice for the implementation of built local knowledge.The aim of this paper is to reveal the outcomes on 'institutional and community capacity building' in Zeytinburnu as a prior municipality of Istanbul in the means of urban regeneration, and to open a discussion on these outcomes.The paper highlights the importance of capacity building in the disaster preparedness process through outcomes of the Matra REGIMA Project that is in progress in Zeytinburnu Municipality.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,025
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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