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Enregistrement W4410964505 · doi:10.5772/intechopen.1008903

Balancing Local Autonomy and Regional Objectives in Urban Planning: A Case Study of Winnipeg’s Plan 2050

2025· book-chapter· en· W4410964505 sur OpenAlexaboutno aff
Rosemary C. Nnaemeka-Okeke

Notice bibliographique

RevueSustainable development · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyPlan (archaeology)Environmental planningGeographyRegional scienceBusinessPolitical scienceArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As cities evolve and face complex challenges in growth and sustainability, balancing local autonomy with regional objectives is a critical aspect of urban planning. This chapter explores the Winnipeg Metropolitan Region (WMR) and its navigation of these dynamics through the lens of Winnipeg Plan 2050. The plan provides a strategic framework to address pressing challenges such as housing shortages, environmental sustainability, and infrastructure demands by fostering inter-municipal collaboration, policy alignment, and community engagement. Anchored in theoretical perspectives such as Polycentric Governance Theory, Network Governance Theory, and the Subsidiarity Principle, this chapter examines how Winnipeg’s planning processes integrate these paradigms to address growth, mobility, equity, and sustainability. By analyzing governance structures and planning strategies, this chapter contributes to the broader discourse on urban governance and offers valuable insights into harmonizing local and regional priorities to achieve inclusive and sustainable urban development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
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