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Enregistrement W3017835141 · doi:10.3390/land9040124

Evaluating the Community Land Record System in Monwabisi Park Informal Settlement in the Context of Hybrid Governance and Organisational Culture

2020· article· en· W3017835141 sur OpenAlexafffund
Michael Barry, Rosalie Kingwill

Notice bibliographique

RevueLand · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFacilitatorCorporate governanceContext (archaeology)BusinessGovernment (linguistics)Settlement (finance)Environmental resource managementKnowledge managementPublic relationsEnvironmental planningSociologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study examined the effectiveness of a community-operated land record system (CRS), a product of an evolutionary information system planning approach under hybrid governance arrangements in Monwabisi Park informal settlement in Cape Town. To structure the analysis, the authors adapted an analytical framework for analysing land registration effectiveness to community records systems. It serves as a tool for analysing, designing and managing similar information systems. The CRS is an element of a participatory planning and development project involving a triad: (a) community-based organisations (CBOs); (b) a non-governmental organisation (NGO), which has acted as a change agent, facilitator and resource provider; and (c) the City of Cape Town. The hybrid governance institutions comprised a set of local community and government protocols. Of further significance are the organisational cultures of the CBOs, and the NGO’s information system team differs markedly from that of most land registries. The researchers examined the CRS database and operations management, interviewed key-informants and interviewed shack residents door-to-door. The CRS was effective because residents used it and largely adhered to the associated documented community protocols to defend their tenure and to effect transactions in shacks. Further contributors were the NGO and CBOs continually managed the institutional and leadership dynamics relevant to the CRS, factors often ignored in similar projects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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