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Enregistrement W4403775278 · doi:10.1080/15710882.2024.2416627

Minga as a placemaking tool in peripheral neighbourhoods. Co-design experience in Calderon, Quito <sup>*</sup>

2024· article· en· W4403775278 sur OpenAlexaff
Ana Medina, Nađa Beretić, Cyntia Paulina López-Rueda, Renato Donoso

Notice bibliographique

RevueCoDesign · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLatin American Urban Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacemakingGeographySociologyUrban designArchitectureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the role of local vernacular socio-spatial practices in co-design and placemaking in Calderon, a peripheral urban parish in Quito, Ecuador. Using a case-study method and transformative paradigm theory, the research employs a mixed-methods approach for data collection and analysis. The focus is on ‘Minga’, a collaborative community effort manifested in two forms: ‘community mingas’ organised autonomously by communities, and ‘megamingas’ coordinated by public institutions. Community mingas enhance residents’ sense of belonging and pride, empowering them in shaping public spaces through a bottom-up approach. In contrast, megamingas exhibit top-down organisation with limited community engagement, raising concerns about social impacts. The study underscores mingas’ potential for social cohesion, cultural expression, and sustainable development in urban design. It emphasises the nuanced understanding needed for fostering active participation and addresses challenges such as sustaining community ownership. Despite yielding immediate benefits in public space enhancement, sustaining long-term engagement is crucial. The study concludes that mingas offer a valuable avenue for residents to actively contribute to public space improvement, fostering shared responsibility and long-term sustainable development in low-income neighbourhoods.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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