The growing role of citizen engagement in urban naturalization: The case of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The author (MA, MCIP, RPP) co-manages Evergreen's Common Grounds program which focuses on the protection and restoration of public lands in urban areas. He has a Master's degree in urban planning from the University of Waterloo, a Bachelor's Degree in resource geography from the University of Victoria , and he is a full member of the Canadian Institute of Planners. Over the past five years, he has developed urban greening resources for land use professionals and community groups including a national grant program, guidebooks, research reports, municipal policy guidelines and case studies. He has also developed and led professional training workshops for public land managers and other municipal officials on partnership approaches for protecting and stewarding urban green spaces. Prior to joining Evergreen, Stewart worked in the private and public sectors leading a variety of land-use planning, environmental assessment and resource conservation projects. Mr Chisholm has written journal articles and presented papers at national and international conferences including the Canadian Institute of Planners (2002) and the Society for Ecological Restoration (2001). The paper that follows is based on a presentation that he gave at the international symposion on "The Natural City," Toronto, 23-25 June, 2004, sponsored by the University of Toronto's Division of the Environment, Institute for Environmental Studies, and the World Society for Ekistics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».