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Enregistrement W4210279511 · doi:10.1079/tourism.2022.0007

Place-making: From a Residents’ Initiative to a Participatory Effect: The Case Study of BOMBAST

2022· article· en· W4210279511 sur OpenAlexaboutno aff
Monique Schulte, Nicoline de Heus

Notice bibliographique

RevueTourism Cases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogo (programming language)ExcellenceCitizen journalismSociologyPlace makingMaking-ofPublic relationsPsychological interventionMedia studiesAestheticsPolitical sciencePsychologyAdvertisingArtEngineeringBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This case study illustrates an organic bottom-up place-making process, which started with the initiative of a couple of residents who created an invented folktale as a gift to their community. Through the development of a fictional character, these residents intuitively tried to embody the place’s norms and values or, in other words, the DNA of the community. The challenge, however, was how to transform this single initiative into shared meaning-making, borne by the wider local community. Two trends, noted in place-making literature, are of significance for the case. First, the case shows that, in making the place more attractive to live, the focus should be on the intangible attributes— the cultural soul of the place. Secondly, the case illustrates, through the use of the Imagineering Design Methodology, how the wider community has been enabled to become co-producers and co-consumers in the place-making process. Moreover, by actively including disruptive voices, such as those locals who were critical in the enabling interventions, the place-making process evolved. The case, therefore, shows how these interventions led to a participatory effect. VIU logo WLCE logo Information Vancouver Island University World Leisure Centre of Excellence Main image: Stichting BOMBAST, 2020. Drawing by Clema van Bekhoven © Monique Schulte – van Alphen and Nicoline de Heus2022

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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