Assessing physical and digital participatory model making in urban design
Notice bibliographique
Résumé
Participatory model making, a tool that allows participants to explore and discuss urban design through the 3D interactive medium of building and modifying an urban design model, is currently underutilized as a participatory urban design tool, despite evidence in the literature that supports its potential.This study assessed participatory model making by holding model making sessions with neighbourhood associations across Vancouver, British Columbia.The participants used either a simple physical (LEGO®), or digital (SketchUp®) model making tool, that was set up to allow for the easy creation of models to explore the topic of sustainable neighbourhood design.This study found that participant's ability to engage with the subject matter and discuss amongst each other was substantial when utilizing the model making tools.Furthermore the participants expressed that they strongly preferred using the model making tool to more traditional tools like maps and markers.Although both digital and physical model making tools were effective, the two mediums created a different model making process and group dynamic that is important for consideration when choosing between a digital or physical model making tools.Digital model making encouraged a more focused and controlled scenario while physical model making encouraged more wide open and energetic scenario.I would like to acknowledge and thank Professor Renee Sieber for her guidance and mentorship (and patience) over the past several years and two academic degrees from McGill University.Her knowledge, expertise, passion and critical eye have consistently guided me throughout my academic career.I would also like to thank my committee members, Professor Maged Senbel (UBC) and Professor Nik Luka (McGill) for their contributions and feedback.Thank you to all the neighbourhood associations across Vancouver who took time to meet with me and help me organize every local model making sessions.Thank you as well to my field assistant Brittany Jang for her assistance in logistics and data collection.I must also
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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 | 0,029 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».