When Design Fiction Meets Geospatial Sciences to Create a More Inclusive Smart City
Notice bibliographique
Résumé
Smart cities are especially suited for improving urban inclusion by combining digital transition and social innovation. To be smart, a city has to provide every citizen with urban spaces, public services, and common goods that are effectively affordable, whatever the citizen’s gender, culture, origin, race, or impairment. Based on two design workshops, the “Vibropod” and the “Pointe-aux-Lièvres”, this paper aims at highlighting the contributions of design fiction to the improvement of the spatial capability of hearing impaired people. This research draws its originality from both its conceptual framework, built on an interdisciplinary and intersectoral composition of arts and sciences, and its operational approach, based on the use of the DeafSpace markers and the TRIZ theory (Russian acronym for Inventive Problem Solving Theory) principles. The two design fiction workshops demonstrate that considering the singularity of the human being as an actual acoustic material constitutes an innovative opportunity to improve the role of universal design in a smart city project. By reversing the classic posture, and defining disability by looking at characteristics of the environment rather than as limits of the people themselves (their bodies or their senses), this research proposes an innovative way of addressing smart city inclusivity issues. This paper shows how increasing spatial enablement and having better control of spatial skills can offer deaf people new skills to improve the use of technology in support of urban mobility, as well as give them tools for feeling safer in urban environments.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».