Handwaving Participatory Planning: The “Ongoing Experiment” With Dedicated Digital Engagement Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Problem, research strategy, and findings Municipal planners and local governments are increasingly using digital platforms to support participatory decision-making. In Canada, the adoption of dedicated digital engagement platforms (DDEPs)—a new generation of web-based software purpose-built for public engagement—has become widespread. Despite their proliferation, these platforms have received limited scholarly attention, underscoring the need for critical examinations of their use in context. In this study, I investigated how DDEPs shape engagement processes through interviews with 44 professionals involved in their adoption and administration across Canadian municipalities, with lessons relevant to jurisdictions elsewhere. Guided by critical perspectives on digital platforms and urban governance, the findings reveal both perceived benefits and significant challenges. While DDEPs may improve accessibility and efficiency, they also introduce new constraints on participation. The most used platforms, combined with prevailing municipal implementation practices, may unintentionally limit the democratic ideals these technologies are marketed as embodying.Takeaway for practice This research provides a conceptual framework for analyzing the impact of platforms on participatory planning. Applying this framework to interview findings, I distill key practitioner insights and offer recommendations on aligning platform functionality with participation goals, ensuring adequate administrative capacity, critically assessing how platform design shapes engagement, and developing clear metrics to evaluate whether platforms meet their democratic objectives. Absent intentional design and ongoing care, mere adoption of digital engagement platforms can devolve into a kind of performative handwaving of participatory process.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».