MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2039162863 · doi:10.1068/c34m

Townscape Heritage Initiatives Evaluation: Methodology for Assessing the Effectiveness of Heritage Lottery Fund Projects in the United Kingdom

2004· article· en· W2039162863 sur OpenAlexaff
Robert Shipley, Alan Reeve, Stephen Walker, Philip Grover, Brian Goodey

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning C Government and Policy · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLotteryWork (physics)Sample (material)Political scienceWorld heritageKingdomPublic administrationGeographyEngineeringLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a result of various social and economic factors, many historic townscapes in the United Kingdom and elsewhere have declined over the last half century. There have been many attempts throughout the world to revitalise such urban heritage areas, but the actual effectiveness of few of these schemes has been systematically evaluated. Good public policy choices would greatly benefit from such evaluation. The UK's Heritage Lottery Fund (HLF) decided in 1999 that their Townscape Heritage Initiatives would be an exception. A research team from Oxford Brookes University was engaged to undertake a ten-year study of the £52 million being spent in about sixty British towns and cities. A sample of about one third of projects receiving HLF support are being scrutinised. The evaluation methodology is outlined, along with explanations of some challenges faced in such a large programme. The four mechanisms for gathering research data are explained, the origin and rationale for the sixteen indicators being employed are described, and the approach to overall evaluation outlined. Finally there is an overview of the baseline stage of the work, highlighting key issues from a research perspective, and briefly reflecting on findings to date.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment and Planning C Government and PolicyMême sujetUrban Planning and GovernanceTravaux en français237 207