MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307977157 · doi:10.1007/978-3-030-93072-1_4

Co-productive Urban Planning: Protecting and Expanding Food Security in Uganda’s Secondary Cities

2022· book-chapter· en· W4307977157 sur OpenAlexaff
Andrea M. Brown

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlumEmpowermentFood securityCorporate governanceUrban planningGovernment (linguistics)Context (archaeology)BusinessEconomic growthEnvironmental planningPolitical scienceGeographySociologyPopulationEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Co-production, a strategy increasingly being adopted by urban planners, has potential for protecting and expanding urban food security. Its goals go beyond those of participation to include substantive sharing in policy design, implementation and monitoring: shifting some power associated with these decisions and actions to primary stakeholders. Co-production is desirable for empowerment outcomes, and also on grounds of greater efficiency, cost savings and more locally informed planning. Slum/Shack Dwellers International (SDI) is a lead actor in co-production and has partnered with the Government of Uganda, working on pro-poor urban development projects underway in several secondary cities, including Jinja and Mbale. SDI frames slum dweller advocacy in a rights-based discourse with provisions that informal settlement residents articulate their own priorities. Given food access is a central priority of the urban poor, co-production creates opportunities to address urban food insecurity. However, governments, including municipal and national governments in Uganda, resist genuine power sharing with urban slum dwellers. This research explores how co-production engages slum dwellers and governance actors in the secondary cities of Jinja and Mbale, Uganda. It seeks to understand the possibilities and limitations of the current SDI co-productive programing in the context of urban food security. Empirical evidence to support this research is drawn from interviews with urban planning stakeholders in Kampala, Jinja and Mbale in 2015 and 2018.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetUrban and Rural Development ChallengesTravaux en français237 207