Transnational Experiences of COVID-19: Transferable Lessons for Urban Planning Between the Global South and the Global North
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 reveals that the equity dimension of planning, especially concerning the distribution of infrastructure, services, and amenities, is integral to urban resilience. While neoliberal approaches to economic and social life over the past 40 years have challenged this idea, the pandemic has helped planners to reassert the need for greater income equality and re-establish the effectiveness of coordinated and collectivized responses to disruptions. This chapter explores these issues by focusing on transferable lessons from the experiences of Aalborg, Colombo, Melbourne, and Toronto, and on how urban planners can help address a range of inequalities and inadequacies aggravated by the pandemic. These cities were selected to demonstrate how city size, political institutions, and level of economic development, along with location in different parts of the world, affected reactions to the pandemic. In this chapter, we review the experience of lockdown and phased reopening in each city-region over the first six months after the declaration of the pandemic in March 2020. We then consider the role of governance mechanisms and capacity in response to managing the devastating impacts of a public health crisis and associated economic, social, and spatial outcomes. By drawing upon examples from each city-region on resilient planning practice, we conclude by highlighting opportunities for mutual international learning in connection to pandemic and post-pandemic urban planning. The four cities (and respective countries) experienced the pandemic and subsequent reopening of their economy in both shared and unique ways. Despite differences in overall population, density, and profile, all four territories recorded relatively low case fatalities and deaths as a percentage of population over the first wave of the pandemic (Table 14.1).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».