People, Place & Landscape : A Bottom-Up, Adaptive, Catalytic Approach to Tower Renewal
Notice bibliographique
Résumé
The process of improving poor, declining urban neighbourhoods is essential for the health and well-being of individuals as well as the prosperity of cities and nations. Despite the clear practical and ideological reasons for doing this, throughout history, governments and planners have struggled to find workable solutions. Today, it is becoming increasingly clear that in order to achieve equitable, substantive and sustainable improvements in poor urban neighbourhoods, the solutions must be layered and account for the interrelatedness of social, economic, and physical realms. Given the complexity of this process, this research suggests that bottom-up, adaptive and catalytic approaches to urban renewal can help planners to achieve substantive and sustainable change. Further, as contemporary urban theory suggests, the notions of landscape and place are uniquely well-suited mediums for supporting and producing change in a complex world. The Mayor's Tower Renewal Project in the City of Toronto, is an urban renewal initiative that demonstrates both the importance and complexity of urban renewal. As such, it provides an opportunity to understand how bottom-up, adaptive, and catalytic approaches which engage the urban landscape can result in significant improvements to the conditions of a declining urban area. Based on this analysis this research paper offers a new lens for thinking about and reacting to the process of urban revitalization in a way that produces equitable, long-lasting and meaningful change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».