Hackathons for inclusive urban planning: Exploring divergence to co -create convergence
Notice bibliographique
Résumé
The VIVA-PLAN project (www.viva-plan.eu) aims to contribute to inclusive urban green planning through developing a new sustainable spatial planning framework for promoting biodiversity, social inclusion and human well-being. The project has a specific focus on marginalized groups such as young people and immigrants. A key element in the VIVA-PLAN case-study approach is the use of two hackathons in each of the case-study areas Urbanplanen (Copenhagen) and Ronna (Södertälje). Traditionally, a hackathon is a multi-day event in which a diverse set of experts and stakeholders is brought together to develop initial solutions to complex problems. Within VIVA-PLAN, the hackathon approach is used to collaboratively find solutions for complex issues related to spatial urban planning at a local scale. The VIVA-PLAN hackathons are embedded within the wider VIVA-PLAN multi-methods approach, featuring a diverse array of social science methods to elucidate local practices related to urban green spaces, including ethnographic investigations, socio-ecological value mapping, interviews and focus-groups and ecological mapping. This document describes the VIVA-PLAN hackathon approach and how the two hackathons are implemented in each of the case-study areas.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».