MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413230300 · doi:10.1186/s40410-025-00278-4

Thinking beyond green space: exploring a development project for aligning with UN SDGs by incorporating social value in architecture

2025· article· en· W4413230300 sur OpenAlexafffund
Shantanu Biswas Linkon, Carmela Cucuzzella

Notice bibliographique

RevueCity Territory and Architecture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésArchitectureSustainable developmentValue (mathematics)Space (punctuation)SociologyEnvironmental ethicsPolitical scienceComputer scienceEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional theories, approaches, and models for architecture and urban design mostly considered formal outlook and functional efficiency. During the mid-20th century, after industrialization, public spaces lost their quality and identity because of too much focus on efficient transportation. Recently, since the latter part of the 20th century, the shifting of attention to another dimension of architecture, environmental sustainability, has initiated various technological innovations and paradoxes. This has produced some well-designed architecture and green spaces, but professionals have mostly regarded those extraordinary situations as segregated parts of the city. Consequently, communities have either transformed or rejected them. Despite the introduction of the United Nations Sustainable Development Goals (UN SDGs) in 2015, architects and developers are still designing buildings that are environmentally sustainable and economically profitable only where focuses are limited to— maximizing renewable energy, waste reduction; and minimizing carbon footprint, resource consumption. However, these negligences in solving social segregation; disregard for autonomy; lack of possibilities for participation; and ignorance of equity are deteriorating both the physical and psychological well-being of residents. In addition, failing to consider the ‘green space’ as an inclusive ‘public space’ is alienating them. Though authorities often claim the goal is to provide a solution that— benefits residents and investors; and positively contributes to key sustainability indicators. Therefore, the abovementioned shreds of evidence indicate that the current development projects often lack social value, which also often bottlenecks the overall sustainability. Considering these issues, this study quest for “How can social value in architecture be implemented and integrated into real-life projects to contextualize and achieve SDGs?” Therefore, this research objects to – firstly, explore ‘social value’ as a tool for ensuring social sustainability and achieving SDGs; secondly, identify different stakeholders of a development project; and finally, specify various activities and aspects of stakeholders for aligning with SDGs. By adopting a case study-based approach, this qualitative research collected data through site visits, Key Informant interviews (KII), semi-structured interviews, questionnaire surveys, and observation. Based on the empirical findings, this paper proposes a list of stakeholders and activities according to people’s preferences, aligned to achieve SDG 10 and SDG 11, for creating an inclusive, sustainable, and socially connected public space.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCity Territory and ArchitectureMême sujetSustainable Development and Environmental PolicyTravaux en français237 207