Inclusive Urban Regeneration with Citizens and Stakeholders: From Living Labs to the URBiNAT CoP
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, many city authorities have been implementing strategies for the development of urban regeneration in their central areas. Most of these processes aim to improve the use of public space, and are often to be found in historic areas and waterfronts. The aim of this text is to put forward an alternative urban regeneration plan which focuses on the peripheral areas of cities, areas which were often built as neighbourhoods of social housing, and which now face environmental challenges as well as social and economic ones. To this end, the URBiNAT H2020 project is promoting inclusive urban regeneration that engages citizens and stakeholders in all the stages of the co-creation process. The overall objective is to implement a cluster of human-centred, nature-based solutions (NBS) in order to create Healthy Corridors that bring together both material and immaterial solutions that will impact the environment and the wellbeing of the community. The activation of Living Labs in the seven URBiNAT cities is building a Community of Practice so that knowledge can be shared with project partners, within the cities themselves, and with the public in the wider world. The intermediate results achieved in the pilot case studies validate the overall methodology and are helping us to identify lessons to be learnt and recommendations for the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 ».