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Enregistrement W2292681357 · doi:10.18192/clg-cgl.v5i1-2.1458

Mapping Culture in the Waterloo Region: Exploring Dispersed Cultural Communities and Clustered Cultural Scenes in a Medium-sized City Region

2015· article· en· W2292681357 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCulture and Local Governance · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesH2020 European Research Council
Mots-clésThrivingCreative economyCreative CitiesPublicsCreative cityEconomic shortagePolitical scienceSociologyEconomyHumanitiesEthnologyCreativitySocial scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently undergoing rapid growth due primarily to a thriving tech sector, the Waterloo Region is increasingly concerned with the attraction and retention of key labour talent. Aspects of the creative economy, such as vibrant cultural scenes, nightlife, public spaces, and leisure amenities have been specifically identified by key stakeholders as vital to the continued growth and success of the region. While creative people certainly live and work in the Waterloo Region, labour shortages linked to challenges of worker attraction and retention indicate that the current talent base is not sufficient to meet regional economic needs. In this article, we engage critically with creative economy typologies which have been taken up in local cultural planning and explore some of the gaps and oversights that such ‘one-size-fits-all’ creative city models have in medium-sized post-industrial urban centres. Analyzed through the lens of cultural mapping methodologies, the region offers a valuable case study as it works to rebrand itself, altering its cultural fortunes through concerted city-building efforts.Keywords: cultural mapping, scenes, liveability, urban planning, vibrancyRésumé: La région de Waterloo est préoccupée et ce, de manière croissante, par l’attraction et la rétention d’une main-d’oeuvre qualifiée en raison notamment de son prolifique secteur des technologies. Les aspects culturels de l’économie créative tels une vie culturelle riche, la vie nocturne, les espaces publics et les équipements de loisirs ont été identifiés comme des éléments essentiels par les parties-prenantes de la région comme des éléments essentiels au succès de la région. Alors que des acteurs de l’économie créative résident effectivement dans la région de Waterloo, la pénurie de main-d’oeuvre associée aux défis de l’attractivité et à la rétention du talent laissent entendre que les efforts actuels sont insuffisants pour rencontrer les besoins de la région. Dans cet article, les typologies de l’économie créative d’usage dans la planification culturelle locale seront abordées afin de mettre en relief les failles et lacunes de certains modèles peu adaptés aux espaces urbains de taille moyenne et aux centres urbains de type post-industriel. En se basant sur la méthodologie de la cartographie culturelle, cette étude de cas de la région offre plusieurs constats utiles à la compréhension des stratégies de production d’image de marque au niveau régional.Mots clé: cartographie culturelle, scènes culturelles, habitabilité, planification urbaine, dynamisme

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.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,120 · 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