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Enregistrement W2238213777

Developing Effective Urban Open Spaces Policies; Using Excludability, Rivalry and Devolved Governance

2013· article· en· W2238213777 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew MacKenzie, Leonie Pearson, Craig J. Pearson

Notice bibliographique

RevueANU Open Research (Australian National University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceRivalryBusinessExcludabilityPublic administrationStadiumPolitical scienceEconomicsFinancePublic goodMicroeconomicsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban open space provides both social and environmental services that range from 'private' to 'public' goods. This paper investigates the relationship between urban open space public and private goods and human wellbeing, to identify effective planning and management strategies based on theory and case studies of Ottawa and Canberra. The paper constructs a framework for effective management based on the economic principles of excludability, rivalry and devolved governance. This framework is the basis of an analysis of literature and exploration of unpublished surveys and reports on the gazetting and operation of open space networks in Ottawa and Canberra. Historically, gazetting urban open space provides 'public' ecosystem services (i.e. Non-excludable and non-rival) however, in operation; these open spaces offer a variety of services ranging from public to private goods. The findings indicate that urban open spaces are most effectively established by government. However in operation, they are more effectively managed collaboratively. By adopting the framework of excludability, rivalry and devolved governance, policy makers can better allocate resources for effective management of urban open space for human wellbeing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,159 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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