Shaping Future Cities: The Impact of Generational Changes on Urban Planning and Key Priorities for Adaptive Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the transformative impact of generational shifts on urban planning, shaped by global events, technological acceleration, and evolving social behaviors. By adopting an interdisciplinary approach grounded in sociological and psychological theory, the research investigates how intergenerational dynamics and rapid technological change reshape urban environments. The theoretical framework draws on key thinkers such as Karl Mannheim, Pierre Bourdieu, and Alvin Toffler to contextualize generational identity and conflict in contemporary cities. Through a comprehensive literature review and thematic analysis, the study identifies a transition in urban planning paradigms—from the growth-oriented models of the 20th century to adaptive frameworks that emphasize resilience, digital infrastructure, and economic flexibility. Particular attention is paid to recent disruptive events, such as the pandemic, which have accelerated the need for inclusive, responsive, and multifunctional urban strategies. The findings highlight the necessity of periodic updates to planning instruments—such as master plans and policy frameworks—to accommodate the distinct values, behaviors, and expectations of different generational cohorts. Ultimately, the study advocates for urban policies that promote social cohesion, equitable access to resources, and environmental sustainability. These adaptive strategies aim to foster inclusive cities capable of addressing the complex and shifting demands of both current and future generations.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».