The Day After Tomorrow: Transition Management, Spatial Planning & the Low Carbon Economy
Notice bibliographique
Résumé
Many of the societal challenges that current spatial planning practice claims to be addressing (climate change, peak oil, obesity, aging society etc) encompass issues and timescales that lie beyond the traditional scope planning policy (Campbell 2006). The example of achieving a low carbon economy typifies this in that it demands a process of society-wide transition, involving steering a wide range of factors (markets, infrastructure, governance, individual behaviour etc). Such a process offers a challenge to traditional approaches to planning as they cannot be guided by a fixed blueprint, given the timescales involved (up to 50 years) and an enhanced level of uncertainty, social resistance, lack of control over implementation and a danger of ‘policy lock in’ (Kemp et al 2007). One approach to responding to these challenges is the concept of transition management which has emerged from studies of science, technology and innovation (Geels 2002, Markard et al 2012). Although not without criticism, this perspective attempts to uncertainty and complexity encompassing long term visions that integrates multi-level, multi-actor and multi-domain perspectives (Rotmans et al 2001). Given its origins, research on transition management has tended to neglect spatial contexts (Coenen et al 2012) and, related to this, it’s relationship with spatial planning is poorly understood. Using the example of the low carbon transition, this paper will review the relationships between the concepts, methodologies and goals of transition management and spatial planning to explore whether a closer integration of the two fields offers benefits to achieving the long term challenges facing society.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 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 ».