Strategic Collaborative Planning for Urban Liveability: A Comparative Review of Metropolitan Area Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
The issue of urban liveability has been extensively debated by global agencies and scholars, as evidenced by the New Urban Agenda, in response to the impact of urbanisation. Urban liveability pertains to the ability of urban communities to achieve a high-quality living environment. While participatory planning is often presented as a means of empowering communities to attain better living conditions, it has presented challenges for decision-makers. Furthermore, dominant actors often influence participation processes, benefiting certain community segments. As a result, collaborative planning has emerged as an approach that seeks to address the interests of multiple urban factors by promoting consensus in decision-making. This paper aims to examinethe collaborative planning methods that have been used in strategic planning that have empowered the community to participate in the planning process.Content analysis was employed as a research method to explore the empirical evidence of collaborative planning that has successfully empowered community participation in strategic planning and its impact on the liveability of metropolitan areas. Correspondingly, the Melbourne, Vancouver, and Helsinki case studies were selected based on five liveable city indices. This study's findings suggest a positive correlation between the implementation of collaborative planning by the selected metropolitan areas and their status as the most liveable cities. This paper contributes to the ongoing debate on the role of collaborative planning in promoting urban liveability.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».