Urban Living Lab as a Circular Economy Ecosystem: Advancing Environmental Sustainability through Economic Value, Material, and Knowledge Flows
Notice bibliographique
Résumé
Environmental sustainability is an increasingly relevant aspect of urban living labs. The objective of this study is to examine an urban living lab through ecosystem approach lenses and reveal the actor activities and diverse flows between them, enabling sustainable urban development. The study examines an urban area through four living lab projects in the Hiedanranta district in Tampere in Finland. We apply a qualitative research design strategy including semi-structured interviews reinforced with the project reports and websites. The collaboration and co-creation nature of living labs resembles an ecosystem structure, as both include diverse complementary actors and have distinctive coordination mechanisms, shared goals, and system-level outcomes. Building on the ecosystem analogy and circular economy ecosystem typology, our study examines living labs as ecosystems, enabling the economic value flow, material flow, and knowledge flow and pursuing the shared goal of improved environmental sustainability. The findings of the study demonstrate how the different ecosystem types manifest in urban living labs, and the actors, flows, and outcomes in these ecosystems. The study concludes that urban sustainability-oriented living labs comprise all main types of circular economy ecosystems. The dominant type of the activities (biased to economic value, material, or knowledge) determines the ecosystem type in an urban living lab, highlighting a key topic for future research: The contribution of collaborative projects to environmental sustainability in urban living labs realized through diverse ecosystem types.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».