Enhancing Urban Regeneration and Encouraging Community Participation: Insights from the UAE
Notice bibliographique
Résumé
Urban regeneration is an integrated approach that requires the cooperation of specialists from numerous professions, as well as the active participation of the community.Urban regeneration entails not just restoring the energy of declining urban neighborhoods, but also making them more sustainable and environmentally friendly.The rehabilitation of cities initiatives should be based on humancentred programs that promote long-term regeneration of places within the context of sustainable urban expansion.The framework for enhancing regeneration in cities emphasizes the importance of Community Capacity Building (CCB), which aims to empower all members of the community.The study focuses at the Al-Karama neighborhood, which is one of Dubai's oldest urban communities and has undergone many rounds of rehabilitation.The study demonstrates the survey findings for a focus group of residents in order to get their perspective on the rehabilitation projects and context of sustainable urban spaces in their neighborhood.This study aims to provide valuable insights and recommendations to policymakers, urban planners, and community stakeholders by delving into the socio-cultural context and analyzing existing urban development strategies and community engagement frameworks.This study suggests that innovative and impactful approaches to enhance urban regeneration include cultivating cooperation with and inclusiveness sustainable strategies, community involvement, investigating underutilized land resources, and improving urban environment quality.Through a comprehensive exploration of urban regeneration dynamics and community participation mechanisms, this study aspires to offer actionable recommendations and innovative approaches to shape the future trajectory of urban development in the UAE and inspire transformative change on a global scale.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».