Infrastructuring Place: A Case Study of Citizen-Led Placemaking Practices in Two Urban Gardening Projects
Notice bibliographique
Résumé
A proliferation of citizen-led placemaking practices, characterised by peer-to-peer production, collective intelligence and participatory design, has challenged expert-led development practices, and encouraged alternative forms of urban governance and land use.From large-scale projects to temporary urban interventions, citizens are exploring new ways of working together to reshape their communities and make place.This study builds on emerging concepts in participatory design by answering the question, How do two urban gardening groups make place?Through sketch mapping, focus group interviews and document analysis, this study combines two research traditions in an interdisciplinary analysis of the material practices and social impact of commons-based approaches to placemaking.It emphasises the important role that citizens play in creating, designing and maintaining the commons, and demonstrates that individuals working outside a professional urban design context can (and do) innovate to create meaningful community places, by advancing open and decentralised forms of participation, production and knowledge.Commuting from Montreal to Ottawa would have been much more challenging without the help of friends.I would like to thank Corinna Robitaille and Linda Pelude, and Amanda Quance and Nick Ackerley for providing me with a comfortable and welcoming place to stay during my weekly commute to Carleton University.I would also like to express my gratitude to my mother-in-law Beth Lehrer and father-law Marty
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».