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Enregistrement W2964311387 · doi:10.1080/09654313.2019.1642854

Circular cities: exploring local government strategies to facilitate a circular economy

2019· article· en· W2964311387 sur OpenAlexaff
Kathleen Bolger, Andréanne Doyon

Notice bibliographique

RevueEuropean Planning Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircular economyBusinessLocal governmentDispose patternUrban planningGovernment (linguistics)Strategic planningSustainable developmentEconomic systemNatural resourceEconomyEconomic growthEconomicsPolitical scienceMarketingEngineeringCivil engineeringPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities are growing rapidly, and the systems of production and consumption that support this growth are contributing to the depletion of natural resources and pollution of the environment. The circular economy model offers an alternative to the predominant take-make-dispose economic system. Local municipalities are seen to have the capacity to encourage sustainable development of the built environment. This paper aims to explore the role of strategic planning in facilitating a circular economy in urban settings. In particular, this research asks: How are local governments facilitating circular economy initiatives through strategic planning? What are the opportunities and barriers when applying circular economy principles through local strategic planning? The research approach used for this paper is a comparative case study of two international municipalities: the City of Melbourne, Australia and the City of Malmö, Sweden. Current strategic planning practice was examined with a focus on circular economy themes. The findings reveal that strategic urban planning can translate circular economy objectives into actions within specific urban areas, although barriers still exist to fully integrating the circular economy model.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations180
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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