Learning communities and sustainable social-economic city development
Notice bibliographique
Résumé
The basis of this publication is the symposium "Learning communities and sustainable social- economic city quarter development", held at the 5th European Conference for Community Psychology (Berlin, September 2004). It describes research projects in different European countries involving experiences, communities and experts, in order to identify guidelines for the use of psychological science in a broad social context. Community psychologists and other experts of the field are studied putting into practice diagnostic tools like community profiles, actor and conflict analysis, and intervention tools like: moderation techniques for creative team work, citizen activation and participative planning, conflict mediation techniques, future factories, citizen juries, community action research and management of city quarters. These strategies and methods have the broader application of facing different problems of community development such as urban transformation processes, renewing programs of city quarters in degradation, conflicts between different groups of citizens, participative planning of new areas and institutions, processes of local agenda 21 and so on. In contrast to traditional investment programmes, the potential of citizen participation and the empowerment of people are stressed, giving a strategic and operational contribution. In fact, sustainable City Quarter Development, besides helping the economy, is largely dependent on human factors and the sheer volume gives evidence that in different scientific as well as applied areas a wide range of strategies and methods have been developed to manage these human factors in a professional way. The various contributions highlight the fact that participation and collective learning processes are tools for active citizenship. Following the proposed approach, participation is tackled as a tool for social empowerment, and the whole text focuses on an operator who can act as a "social catalyst", proposing this figure to politicians and local administrators. The term catalyst best expresses the functions we identify and the role attributed to this figure - an expert who can "bridge" the divide between the various social entities. Will anyone be willing to make use of this figure, as a catalyst to the local context? We do not claim to provide an answer, but we hope the volume shows the advantages to be gained for anybody attempting to do so.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».