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Enregistrement W4214867428 · doi:10.1007/978-3-030-89525-9_5

Inclusive Urban Regeneration with Citizens and Stakeholders: From Living Labs to the URBiNAT CoP

2022· book-chapter· en· W4214867428 sur OpenAlexfundno aff
Gonçalo Canto Moniz, Ingrid Andersson, Knud Erik Hilding-Hamann, Américo Mateus, Nathalie Nunes

Notice bibliographique

RevueContemporary urban design thinking · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Council for Canadian StudiesEuropean Commission
Mots-clésUrban regenerationRegeneration (biology)Plan (archaeology)Environmental planningProcess (computing)Space (punctuation)Order (exchange)Urban planningPolitical sciencePublic relationsBusinessEngineeringGeographyCivil engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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