INFORMING DESIGN CHARRETTES: Tools for participation in neighbourhood-scale planning
Notice bibliographique
Résumé
The authors have been developing computer-based decision support tools to bring education, visualization and modeling to design charrettes (design-oriented participatory community planning events) and other design-oriented public workshops. These tools have been created to engage the public together with professionals in community planning and design. One goal of the work is to close a challenging gap in knowledge and understanding between professionals and stakeholder groups charged with generating and evaluating planning alternatives. Design charrettes are well supported by qualitative, design-based participatory methods that engage the public, such as with visioning and brainstorming techniques that draw out aspirations and preferences about future growth. In order to achieve more sustainable models of urban form, charrettes must also be supported by quantitative, analysis-based methods that model and evaluate performance against indicators of sustainable development such as housing density, and access to transit and services. Central to the authors’ decision support tools is a multimedia database of measured parcel scale case studies entitled ELEMENTS OF NEIGHBOURHOODS (EoN). When linked to land use plans through a Geographic Information System and related applications, these tools help a community visualize, measure and compare competing alternatives in areas of land use, transportation, environmental quality, infrastructure and cost. With tools such as these it is possible to equitably compare alternative plans through visualization and measurement based upon the schematic design descriptions and information generated by charrette-based planning process. This paper identifies the need for informed, time-sensitive public decision-making in community planning, introduces the design charrette as one effective method, introduces the authors’ decision support tools designed to close three gaps in knowledge, methods and scale when applied to the design charrette, and reviews two applications of these tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».