MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6991006517

Equity-forward cultural districts planning: Lessons for Toronto

2023· dissertation· en· W6991006517 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)Agency (philosophy)Context (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"En 2021, la Ville de Toronto a entamé le développement d’un programme de districts culturels en réponse aux préoccupations croissantes concernant le déplacement culturel. Cependant, les districts culturels mis en oeuvre au niveau municipal ont souvent négligé cette question et ont plutôt contribué au déplacement culturel de groupes historiquement marginalisés. Afin d’assurer une approche équitable pour la mise en oeuvre d’un plan de districts culturels, cette étude vise à examiner les “bonnes pratiques” qui peuvent fournir des orientations pour l’initiative des districts culturels de Toronto. De plus, l’étude cherche à explorer dans quelle mesure les districts culturels peuvent efficacement aborder la question du déplacement culturel. La section “Scope and Methodology” (Chapitre 1.2) commence par définir les districts culturels pour se concentrer ensuite sur un type spécifique de district culturel pertinent pour le programme de districts culturels de la Ville de Toronto : les Districts Culturels Naturellement Occurrents (NOCDs). Cette distinction vise à recentrer la focalisation de l’étude et à l’aligner sur les intérêts spécifiques de la ville. Ensuite, cette section expliquera comment les questions de recherche et les objectifs seront abordés à travers deux méthodes clés : la revue de littérature et l’analyse d’études de cas. Le chapitre “Background and Context” (Chapitre 1.3) offre un aperçu du paysage de la planification culturelle de Toronto, mettant en évidence l’utilisation de la culture comme moyen de stimuler le développement économique. S’appuyant sur ce contexte, cette section explore l’évolution des NOCDs à travers trois manières identifiées. Une attention particulière est accordée aux NOCDs faisant l’expérience d’une gentrification et d’un déplacement continus, car la défense communautaire de ces NOCDs a conduit à la création du programme de districts culturels de Toronto. La “Literature Review” (Chapitre 2) identifie quatre modèles qui influencent le développement de programmes de districts culturels et de districts culturels. Les caractéristiques clés de chaque modèle sont spécifiquement identifiées et examinées en termes de leur impact en termes d’équité. Le Chapitre 3, “Case Studies” analyse les plans de districts culturels de deux villes dont le paysage culturel et les objectifs de planification culturelle étaient similaires à ceux de Toronto : Minneapolis, MN et San Francisco, CA. Ce chapitre examine quelles caractéristiques des quatre modèles identifiés sont présentes dans chaque plan pour comprendre leurs impacts potentiels en termes d’équité. Enfin, le Chapitre 4 partage les principales leçons tirées des études de cas, pour la Ville de Toronto dans sa quête d’un plan de districts culturels. Il discute également des limites générales de l’efficacité des programmes de districts culturels que la Ville de Toronto devrait prendre en compte. L’étude recommande que les plans de districts culturels axés sur l’équité visent à être nuancés, en prescrivant un mélange d’interventions sur le marché et en dehors du marché, ainsi que la promotion de cultures commercialement attractives et ancrées dans la communauté. De plus, les plans équitables bousculent les conventions de la planification culturelle en considérant que les éléments quotidiens de la construction de la ville, tels que le logement, les transports et les services sociaux, sont également des aspects importants de la culture. Enfin, atténuer les dynamiques de pouvoir, même dans les formes de gouvernance “ascendante”, est essentiel pour parvenir à l’équité pour un district culturel "@fre

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)→Même sujetCultural Industries and Urban Development→Travaux en français237 207→