Communicating complexity: interactive model explorers and immersive visualizations as tools for local planning and community engagement
Notice bibliographique
Résumé
Models that capture relationships between a variety of social, economic, and environmental factors are useful tools for community planning; however, they are often complex and difficult for diverse audiences to understand. This creates challenges for participatory planning and community engagement. Conducted in the community of Squamish (British Columbia, Canada), this study develops and examines tools for communicating outcomes of a community scenario modelling exercise to diverse stakeholders. These tools are ( i) a “model explorer” and ( ii) realistic, immersive visualizations. The model explorer is an online, HTML5-based tool that can be used to learn about the model, view community scenario maps, and explore potential outcomes of the scenarios. The visualizations are virtual environments that are navigated from the first-person perspective, and they were developed using a combination of ArcGIS, Trimble SketchUp, Adobe Photoshop, and the Unity3D game engine. A local government and community stakeholder focus group and public open house event were held to solicit feedback on the scenarios and tools. Findings of the research suggest that the two types of tools can be used in a complementary fashion, and tool integration can better harness their respective strengths in a manner that comprehensively communicates the implications of different development pathways to diverse community members.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».