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Enregistrement W2788223312 · doi:10.11575/prism/5475

The Engaged Community: Trust-Building within Public Engagement toward Community Development

2018· dissertation· en· W2788223312 sur OpenAlexaboutno aff
Srimal Isaac Ranasinghe

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic engagementCommunity engagementCommunity developmentPolitical sciencePublic relationsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This phenomenological inductive study addresses the issue of trust-building within the process of public engagement toward community development. The proposed engagement framework drew on data collected in the community of Marlborough, situated in the western Canadian city of Calgary, the Trust Confidence Cooperation (TCC) Model of cooperation, and the theories of social capital, equity planning, and complex systems. Key findings that emerged during the study indicate that trust and social capital are important to the success of conventional engagement methods such as surveys/questionnaires and open houses. The core attributes of a trust-building engagement process are positive outcomes, a relational approach, diversity, collaboration, physical presence, social capital, effective communication, customization, managing expectations, an adaptive approach, and dialogue. This study also proposes recommendations that address both process-level and systemic issues in the process of public engagement toward community development. Among others, these include: the need for adaptive governance structures that allow flexibility and customization, that community development processes be subsumed by a relational trust-building public engagement process, emphasizing cross-disciplinary collaboration, and managing community expectations through clear communication devoid of jargon.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0390,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,008
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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