A Connected Community Approach: Citizens and Formal Institutions Working Together to Build Community-Centred Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Urban resilience research is recognizing the need to complement a mainstream preoccupation with "hard" infrastructure (electrical grid, storm sewers, etc.) with attention to the "soft" (social) infrastructure issues that include the increased visibility of and role for civil society, moving from (top-down, paternalistic) government to (participatory) governance. Analyses of past shock events invariably point to the need for more concerted efforts in building effective governance and networked relations between civil society groupings and formal institutions before, during, and after crisis. However, the literature contains little advice on how to go about this. In this paper, we advance a Connected Community Approach (CCA) to building community resilience with a specific focus on the relationship between community and formal institutions. In the literature review that informs this work, we assess the current, limited models for connecting communities to formal institutions, as well as the emerging role of community-based organizations in this work, and we offer our own assessment of some of the key tensions, lacunae, and trends in the community resilience field. Principally, we explore the potential of the CCA model, as spearheaded by the East Scarborough Storefront and the Centre for Connected Communities in Toronto, Canada, as a promising approach for building the relational space between civil society and the state that is so often called for in the literature. The paper concludes with future directions for research and 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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,044 |
| Communication savante | 0,013 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».