Equity and Resilience: Can Cities of the Future Achieve Both?
Notice bibliographique
Résumé
Within the concept of city resilience lies an opportunity to transform current systems of power and oppression that perpetuate social inequities and deny basic human rights to much of the world’s population. This research examines how current resilience practices, if left unchecked, might affect the future equity of a city’s neighbourhoods and communities by fortifying oppressive power structures and systems dominant in today’s society. It questions how we might use systems thinking and foresight tools to re-engineer processes for building resilience that supports the transition to more equitable and just cities. A design research methodology was used to explore 1) what makes a future equitable; 2) the process by which we define a term, in this case, resilience; and 3) how this definition might hold power to inform how resilience is built, distributed, and regulated in the future. The methodology consists of field observation and semi-structured subject matter expert interviews while employing foresight methods, systems analysis, and generative design research techniques to facilitate multi-stakeholder engagements. Contributions of this research include recommendations on how we might re-engineer foundational processes for building definitions of resilience that consider equity and support the building and repairing of a just city. Additionally, this study introduces a conceptual tool, Dream Capital, for adapting and designing more equitable approaches to building resilience that can aid cities in overcoming social, political, economic, and cultural inequities in the future.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».