Citizen Science, Community-based Monitoring and Urban Planning: Exploring Ideas to Extend Conceptual and Theoretical Implications of Public Participation
Notice bibliographique
Résumé
Citizen science is a concept that advocates involving non-experts in scientific research by framing research potentially as a two-way street between researchers and civil society (Hecker et al., 2019). Citizen science has produced a number of innovative approaches to participatory research, a prolific example of which is community-based monitoring (Conrad & Hilchey, 2011). This report will explore whether citizen science approaches such as community-based monitoring can provide the beginnings of some new ideas to extend existing planning theories of public participation. Since the 1980’s, communicative planning theory has emerged as the predominant alternative to rational-comprehensive planning theory (Innes & Booher, 2015). Communicative planning theory states that planners plan in the public interest only as a result of participatory processes that address power imbalances between all stakeholders (Innes & Booher, 2016). Yet, some theorists argue that planning theory and practice fails to meaningfully address these power dynamics (Brabham, 2009). This report follows from the critique that planning expertise itself determines, a priori, what counts as credible knowledge in planning processes and thus creates an inherent power imbalance between planners and civil society (Flyvbjerg, 2002). This report proposes citizen science as one potential framework to ameliorate this problem. To explore the potential for developing such a framework, a case study of the unique planning environment on the Oak Ridges Moraine, Ontario, Canada is presented, examining linkages between citizen science scholarship and planning theory.
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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 | 0,015 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,064 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| 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 ».