BUILDING TOGETHER: EMPOWERING COMMUNITIES TO CO-CREATE URBAN LIVING
Notice bibliographique
Résumé
Co-creation is an opportunity to bring together the government, private sector, and community \nstakeholders in order to build more enjoyable and inclusive urban spaces in which to live, work and play. \nThere are many cited benefits to inviting citizens and community members into the urban design \nprocess: for local government, it can be a way to collect community needs and ideas and manage risks \nmore proactively; for private developers, it can allow them to tap directly into the market for new ideas; \nand for community members, it can provide them with a sense of belonging, representation and \nownership by influencing the decisions that directly affect their health and wellbeing. \n \nDespite these benefits, co-creation of urban living spaces with the community is still widely viewed as a \nrisky, emergent approach that in many cases is being practiced in a performative manner, or not at all. \nWhile major cities in Europe and Asia have begun to pave the way for successful approaches to this \npractice, North American cities have an opportunity to address the systemic barriers that currently limit \nmore inclusive and equitable co-creation. \n \nThrough both secondary and primary research, this paper maps out the current models and frameworks \nof citizen co-creation in the context of urban planning, specifically focusing on the city of Toronto, \nCanada. We identify the barriers and limitations that may currently prevent equitable and inclusive \nparticipation from community stakeholders. Further, we propose a theory of change for how to address \nthese barriers and disrupt negative feedback cycles, while also putting forth five actionable strategic \ninterventions that will ideally help practitioners in the field contribute to enabling a shift towards more \nequitable and inclusive community participation in the urban planning ecosystem.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 ».