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Enregistrement W2462144764 · doi:10.17645/up.v1i2.607

Planning with Citizens: Implementation of an e-Planning Platform and Analysis of Research Needs

2016· article· en· W2462144764 sur OpenAlexaff
Stefan Steiniger, M. Ebrahim Poorazizi, Andrew Hunter

Notice bibliographique

RevueUrban Planning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCentro de Desarrollo Urbano Sustentable
Mots-clésCitizen journalismPublic participationProcess (computing)Context (archaeology)Work (physics)Knowledge managementArchitectureParticipatory planningCitizen scienceComputer scienceProcess managementBusinessEngineeringPublic relationsWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citizen participation should be an essential part of an urban planning process if the needs of the local population are to be addressed. Citizen participation should also improve acceptance of private construction projects by residents that live in or near such development. A complementary form of citizen participation to public planning meetings is to permit citizen engagement via Web 2.0 technologies, which also has the potential to get citizens involved that are usually difficult to reach. We aim to build a social, i.e. participatory, planning platform that allows technology savvy citizens to inform themselves of future and ongoing development projects and to also discuss them online. In this work we discuss the functional needs and context-of-use constraints of such an e-planning platform. A conceptual model of the technical architecture is outlined and a prototype implementation is presented. This prototype is built on free and open source software components, including a social network, to enable platform adoption in other locations. Finally, we discuss the research needs that are to be addressed if the development of participatory e-planning platforms should advance.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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