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Enregistrement W2981837387 · doi:10.12977/ocula2019-4

La temporalité du projet d’aménagement à l’épreuve des dilemmes éthiques liés à la participation citoyenne

2019· article· fr· W2981837387 sur OpenAlexaff
Manel Djemel, Machelle Ye, Rabah Bousbaci, Gonzalo Lizarralde

Notice bibliographique

RevueOcula · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les projets d’aménagement urbain mobilisent un réseau complexe de parties prenantes (PP) qui interviennent à plusieurs échelles et niveaux décisionnels du projet. Ces PP défendent des intérêts différents et parfois divergents. Les travaux de recherche sur les acteurs de l’aménagement ont montré l’émergence de nouveaux paradigmes qui ont une influence significative sur les processus de prise de décision. Parmi ces derniers, la participation citoyenne (PC), présentée comme une modalité qui vise la « démocratie directe » et la « justice sociale », et à favoriser l’acceptabilité sociale des projets. Paradoxalement, la PC devient parfois une source de conflits et de controverses, entrainant de ce fait la complexification voire le ralentissement des processus de projet. L’objet de cet article est de comprendre l’influence des conflits et controverses liés à la PC sur les temporalités du projet. Nous aborderons ce phénomène sous l’angle de l’éthique, entendue comme élément moteur de la justice sociale. À partir de l’analyse d’un projet de construction d’une école primaire dans un arrondissement de la ville de Montréal, l’observation du phénomène sous la lentille des théories éthiques nous permet de mettre en lumière les principales controverses découlant de la PC et leurs effets sur le temps de réalisation du projet. L’analyse montre que la démarche participative, qui était mise en place au départ dans une perspective d’inclusion sociale et d’expérimentation de nouvelles cultures de projet, a mené à un long processus de prise de décision.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
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