Urban regeneration through arts and culture: The case of a multicultural neighbourhood in a medium-sized Italian city
Notice bibliographique
Résumé
While urban regeneration through cultural events and institutions is now an accepted practice in many cities, the debate on the cycle of culture-led policies (aims, process, outcomes, evaluations) has become more and more intense. The purpose of this work is to analyse the impact of culture-led policies on urban regeneration processes, through the analysis of Piacenza’s Quartiere Roma case study. The paper is divided in two parts: the first concerns a brief overview of the theory of culture as an instrument of urban regeneration where arts can play the role of a driving force. Literature on urban studies and empirical cases demonstrate that culture-led policies can trigger successful regeneration processes. In particular the most relevant outcomes consist not only in image change but also in social cohesion and resident community engagement. The second part focuses on Piacenza’s Quartiere Roma case study. From 2008 to 2010 the Agenzia Quartiere Roma was established to provoke regeneration in a low-income neighbourhood in Piacenza (Italy) mainly through cultural actions and integrated programmes. Over three years, events and other activities were organised by the agency to improve the quality of life and address the perception of insecurity in the community. The agency identified culture and the arts as the main force to challenge the problems of the neighbourhood. In particular the programme enabled new shop openings by young artists. Partnerships were established and some actions succeeded in rebuilding a new neighbourhood identity in terms of reduction of insecurity and social exclusion particularly through the main project called MUSA (Street Art Urban Movement).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».