Meaningful and inclusive engagement: are we there yet? A case study of Scarborough neighbourhood improvement areas (NIAS) participatory processes
Notice bibliographique
Résumé
While Western planning shows an awareness about the importance of citizen participation, it is acknowledged that the conventional public meeting approach fails to truly engage with the public. Moreover, studies reveal this approach’s limitations particularly impact ethnic communities. Research has been limited to investigate the inefficiency of the participatory framework from the experts’ perspective. It has not addressed the issue of the lack of ethnic diversity in participatory processes nor have made concrete suggestions of changes for policymakers. This research investigates how ethnically diverse citizens participate and are engaged with the municipal participatory framework to uncover to what extent this approach meets their needs. This is done through a case study of the eight Scarborough Neighbourhood Improvement Areas (NIAs), which comprise an important share of diverse ethnic groups. This study reviews the NIAs participatory process and policies and uses interviews with representatives of the Scarborough communities, representatives of local neighbourhood agencies, and the City in order to examine participatory processes and uncover ethnic groups’ perspectives concerning the municipal participatory approach. Key Words: citizen participation, meaningful public engagement, citizen empowerment, ethnic communities, the City of Toronto participatory framework.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».