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Enregistrement W2133015697 · doi:10.3390/su2010215

Community Vitality: The Role of Community-Level Resilience Adaptation and Innovation in Sustainable Development

2010· article· en· W2133015697 sur OpenAlexafffundabout
Ann Dale, Chris Ling, Lenore Newman

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésVitalitySustainable developmentAdaptation (eye)Resilience (materials science)Psychological resilienceCornerstoneSustainable communityIntervention (counseling)Scale (ratio)Environmental planningSustainabilityCommunity resilienceCommunity developmentEconomic growthEnvironmental resource managementSociologyPolitical scienceGeographyPsychologyEngineeringEcologyEconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community level action towards sustainable development has emerged as a key scale of intervention in the effort to address our many serious environmental issues. This is hindered by the large-scale destruction of both urban neighbourhoods and rural villages in the second half of the twentieth century. Communities, whether they are small or large, hubs of experimentation or loci of traditional techniques and methods, can be said to have a level of community vitality that acts as a site of resilience, adaptation and innovation in the face of environmental challenges. This paper outlines how community vitality acts as a cornerstone of sustainable development and suggests some courses for future research. A meta-case analysis of thirty-five Canadian communities reveals the characteristics of community vitality emerging from sustainable development experiments and its relationship to resilience, applied specifically to community development.

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)0,010
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,033
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations79
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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