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Enregistrement W3183937302 · doi:10.5821/ace.16.46.9893

LABTUR: una contribución metodológica a las prácticas de co-creación del espacio público

2021· article· es· W3183937302 sur OpenAlexaff
Ana Carolina Salvador Taveira Cardoso, Alexandra Paio

Notice bibliographique

RevueACE Arquitectura Ciudad y Entorno · 2021
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensAS Composite (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La ciudad ha sido escenario de debates en las últimas décadas, fruto de la creciente urbanización y la consecuente complejidad de los problemas urbanos, que imponen profundos cambios en la forma de concebir, producir y gestionar el espacio urbano. Los laboratorios urbanos emergen como entornos experimentales e de aprendizaje colaborativo, explorando nuevos caminos para la producción compartida de conocimiento y soluciones a los problemas urbanos actuales, promoviendo la inteligencia colectiva basada en experimentos locales probados dentro de una cultura específica y un contexto situado. Partiendo de la idea de un laboratorio urbano experimental, esta investigación tiene como objetivo presentar la primera edición de LABTUR, desarrollada en el programa TUR: Co-creating Public Spaces, un proyecto de investigación-acción llevado a cabo en un contexto académico, en colaboración con el Ayuntamiento de Cascais, en Portugal. El artículo presenta los resultados de LABTUR y discute el aprendizaje basado en las dinámicas de co-creación, contribuyendo a la definición de una metodología colaborativa que promueva el diseño de un espacio público más sostenible e inclusivo. La ciutat ha estat escenari de debats en les últimes dècades, fruit de la creixent urbanització i la conseqüent complexitat dels problemes urbans, que imposen profunds canvis en la forma de concebre, produir i gestionar l'espai urbà. Els laboratoris urbans emergeixen com a entorns experimentals i d'aprenentatge col·laboratiu, explorant nous camins per a la producció compartida de coneixement i solucions als problemes urbans actuals, promovent la intel·ligència col·lectiva basada en experiments locals provats dins d'una cultura específica i un context situat. Partint de la idea d'un laboratori urbà experimental, aquesta investigació té com a objectiu presentar la primera edició de LABTUR, desenvolupada al programa TUR: Co-creating Public Spaces, un projecte d'investigació-acció dut a terme en un context acadèmic, en col·laboració amb l'Ajuntament de Cascais, a Portugal. L'article presenta els resultats de LABTUR i discuteix l'aprenentatge basat en les dinàmiques de co-creació, contribuint a la definició d'una metodologia col·laborativa que promogui el disseny d'un espai públic més sostenible i inclusiu. The city has been the scene of debates in recent decades, the result of growing urbanization and the consequent complexity of urban problems, which impose profound changes in the way of conceiving, producing and managing urban space. Urban laboratories emerge as collaborative learning and experimental environments, exploring new paths for the shared production of knowledge and solutions to current urban problems, promoting collective intelligence based on local experiments tested within a specific culture and situated context. Starting from the idea of an experimental urban laboratory, this research aims to present the first edition of LABTUR, developed in the program TUR: Co-creating Public Spaces, an action-research project carried out in an academic context, in collaboration with the City Council of Cascais, in Portugal. The article presents the results of LABTUR and discusses learning based on co-creation dynamics, contributing to the definition of a collaborative methodology that promotes the design of a more sustainable and inclusive public space.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
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