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Enregistrement W2811113396 · doi:10.1177/1473095218763842

Unsettling planning theory

2018· article· en· W2811113396 sur OpenAlexaff
Janice Barry, Megan Horst, Andy Inch, Crystal Legacy, Susmita Rishi, Juan J. Rivero, Anne Taufen, Juliana M. Zanotto, Andrew Zitcer

Notice bibliographique

RevuePlanning Theory · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésSociologyPoliticsEpistemologyEngineering ethicsTheme (computing)Environmental ethicsPublic relationsPolitical scienceEngineeringLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent political developments in many parts of the world seem likely to exacerbate rather than ameliorate the planetary-scale challenges of social polarization, inequality and environmental change societies face. In this unconventional multi-authored essay, we therefore seek to explore some of the ways in which planning theory might respond to the deeply unsettling times we live in. Taking the multiple, suggestive possibilities of the theme of unsettlement as a starting point, we aim to create space for reflection and debate about the state of the discipline and practice of planning theory, questioning what it means to produce knowledge capable of acting on the world today. Drawing on exchanges at a workshop attended by a group of emerging scholars in Portland, Oregon in late 2016, the essay begins with an introduction section exploring the contemporary resonances of ‘unsettling’ in, of and for planning theory. This is followed by four, individually authored responses which each connect the idea of unsettlement to key challenges and possible future directions. We end by calling for a reflective practice of theorizing that accepts unsettlement but seeks to act knowingly and compassionately on the uneven terrain that it creates.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,090
Communication savante0,0120,017
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,009
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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