Talking over the waterfront: A qualitative study of Waterfront Toronto’s public engagement practice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».