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Enregistrement W6907718061 · doi:10.25316/ir-19330

Talking over the waterfront: A qualitative study of Waterfront Toronto’s public engagement practice

2024· article· en· W6907718061 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueVIUSpace (Vancouver Island University Library) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchAgency (philosophy)InterviewPublic engagementInclusion (mineral)Set (abstract data type)Work (physics)Public consultation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a qualitative study of Waterfront Toronto’s (WT) public consultation practice, a hallmark of its work leading the redevelopment of Toronto’s urban waterfront, since 2001. Motivated in part by the absence of similarly focused studies on one of the longest and most sustained public engagement efforts by a public agency in Canada. Data was gathered by interviewing a purposive sample of key informants all of whom participants in, or close observers of WT’s public engagement practice. This is an appreciative though not uncritical ‘insider’ study, one that accepts its adjacency to the research topic. The key informants offered their views on what worked, what was missed and could be improved in the conduct of WT’s public consultation practice. The predominant view being that WT has set the gold standard for public consultation and could serve as model for public agencies to emulate. The key caveat to this positive finding was the issue of adequate inclusion: a question of who is or is not ‘in the room’. It is recommended that deficits of inclusion by remedied by proactive meliorative approach to enhancing outreach, while recognizing the limits of consultation, which is seen as a supplement to, not a replacement for representative democracy.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0250,020
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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