Citizen Voice in Decision-Making: Exploring the power of dialogue in Toronto’s public spaces
Notice bibliographique
Résumé
Public spaces are the lifeblood of a community, offering opportunities for socialization and community activities, facilitating the flow of movement across the city, and inspiring a sense of place and belonging. UNESCO (2017) refers to public space as “an area or place that is open and accessible to all peoples, regardless of gender, race, ethnicity, age, or socio-economic level”. It is this fundamental communal aspect that sets public spaces apart and makes them a vital part of the city. \n \nCitizens stand to benefit the most from public spaces as extensions of their own living rooms outside the home. However, citizens possess little power to influence the planning and design processes. \n \nThe system map aims to visualise the complex realities of the stakeholder and influences that are involved in Toronto’s public spaces. This map explores how citizen dialogue can influence the social future of city streets and public spaces. The map takes the viewer on a journey that informs the influences the current system borrows from the past, observes the present situation, power dynamics and the actors who wield this power, and still envisions a better tomorrow. This system of urban spaces and city streets is layered and nuanced, with many factors, histories, and challenges, and there are many systemic barriers and delays that stand in the way of change. \n \nIt offers small-scale innovations which have the power to grow and eventually become embedded into the culture and processes of the overall system. It is our firm belief that individuals and small groups of people with the right tools can be the leverage points themselves for systemic change in their streets, neighbourhoods, communities, and cities. \n \nCitizen dialogue is a powerful tool for the human-centred design, strategy, and planning of public spaces and will greatly influence the social future of a city’s human capital and quality of life. Cities are at the heart of many challenges we face today, but the solutions to these problems also lie at the heart of the cities.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,032 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».