Framing Urban Resilience: A policy and media analysis of three Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
Urban Resilience, generally understood as the capability to withstand, prepare, and recover from shocks and stresses (100RC, n.d.-b), has risen in popularity as a means of dealing with change and uncertainty in cities. Indeed, a US-based Philanthropic organization, the Rockefeller Foundation, ran a program called 100 Resilient Cities from 2013 - 2019, spending an estimated 167 million USD on this global endeavour. Four cities in Canada participated in the program: Toronto, Vancouver, Montreal and Calgary. \nYet, despite the rising popularity of the concept, urban resilience remains difficult to define, implement, and monitor, with multiple definitions and interpretations in the academic literature. Moreover, despite its recent rise in popularity in planning practice, few studies explore how urban resilience is framed by cities and citizens. Understanding how resilience is understood ‘on-the-ground’ is critical, as more and more cities integrate this contested concept into planning practice. \nThis thesis is an empirical exploration of how resilience is framed in three Canadian cities: Toronto, Vancouver, and Calgary. Given that all three cities participated in the Rockefeller Foundation’s 100RC program, I hypothesize that they would frame resilience in much the same way. Using content analysis, I examined City Council minutes (n= 135) and national and local newspaper articles (n= 484) in three cities from 2013-2018. I compare resilience narratives across cities, as well as assesses the congruence between local government and media with respect to how they frame resilience. \nMy findings show varied framings of urban resilience across the three cities. My findings also reveal a lack of congruence between local government and media. Further, the study validates the claims by some academic scholars that resilience works as a “boundary object” (Brand & Jax, 2007; Star & Griesemer, 1989), but I argue that for appropriate planning and policy within cities, resilience needs to be more descriptive in terms of who/what is at risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».