Evaluating equity and justice in Vancouver’s Sea2City Design Challenge
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Like many coastal cities, Vancouver, British Columbia faces risks from future sea level rise and has begun coastal adaptation planning in the last decade. In 2021, the City launched the Sea2City Design Challenge (Sea2City), a sea level rise design challenge in False Creek, a narrow inlet bordering downtown Vancouver on the unceded territories of the xʷməθkʷəy̓əm, Skwxwú7mesh, and səlilwətaɬ Nations. The challenge brought together city staff, international design teams, Indigenous cultural advisors, youth, community representatives, and technical advisors to develop design concepts for adapting to a rising False Creek. Now complete, Sea2City offers opportunities to innovate coastal adaptation and evaluative research practices.Using Sea2City as a case study, this research applies the JustAdapt framework to better understand how equity and justice were incorporated into its process and outcomes. Developed by the study’s researchers, the JustAdapt framework is a new evaluative framework for practitioners and academics alike to bring accountability to their equitable adaptation work. Findings suggest that equity, not justice, was actioned through Sea2City’s process and engagement. While the challenge shifted to emphasise Host Nations and local ecology, less focus was placed on different knowledges and lived experiences.With climate change already disproportionately impacting equity-denied populations, scholars and activists call for climate justice. Coastal adaptation planners have identified equity and justice as important principles guiding their work, yet evidence on implementation and evaluation is lacking. This research contributes a case study on evaluating equity and justice in Vancouver’s Sea2City Design Challenge and hopes to inspire future evaluative projects and research.
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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 | 0,001 | 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 découle