Infrastructuring Public Consultation in Town Planning— How Town Planners Translate Public Consultation into a Socio-Technical Support System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For public consultation in town planning, town planners can employ various software systems to improve the dialogue with citizens. This article looks at attempts to do so by following the work of a team of municipal town planners across four stages of public consultation held between 2012 and 2015. The study is based on detailed semi-structured interviews, field notes from regular visits to the planners’ office, and a database of public consultation comments and attendance at consultation events across the stages. Using an approach that considers planners’ work in the selection and implementation of software within institutional objectives and constraints as “infrastructure” work, we examine the joint deployment, use and effects of nine software tools and arising practices for public consultations. Our findings demonstrate how the infrastructure work of planners involved numerous interpretations about the possibilities for software adaptation and the effects of software use, which were enabled and constrained by consultation and planning requirements. The results also indicate a role for researchers in helping planners mediate between formal processes and public concerns, and illustrates how this technological-institutional struggle in infrastructuring work forms an essential part of town planners’ practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».