MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2279763298 · doi:10.15353/joci.v8i3.3029

Playing With The Glocal Through Participatory e-Planning

2012· article· en· W2279763298 sur OpenAlexvenueno aff
Sirkku Wallin, Liisa Horelli

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlocalizationCitizen journalismInterdependenceSociologyContext (archaeology)Participatory planningKnowledge managementPublic relationsPolitical scienceComputer scienceEnvironmental planningSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of ICTs has turned everyday life increasingly glocal with both positive and negative consequences. However, the local and the global are not polarities but interdependent categories representing multilayered space, which may be shaped, to a certain degree, through participatory e-planning. With participatory e-planning we mean the socio-cultural, ethical and political practice which takes place offline and online in the overlapping phases of the planning and decision–making cycle, by using digital and non-digital tools. But how does participatory e-planning that mainly serves the community, also help stakeholders to play with the glocal? The aim of the article is to present a set of examples from the Finnish context and to discuss, how community informatics may provide opportunities for stakeholders to deal with the glocal in the area of environmental improvement. On the basis of our comparative analyses and a case study in Finland, we claim that participatory e-planning enhances playing with the glocal, if certain technical, organizational and institutional capacities and a supportive infrastructure exist.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,021
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Community InformaticsMême sujetInnovative Approaches in Technology and Social DevelopmentTravaux en français237 207