What makes public engagement successful? Evaluating public engagement in the Humber Valley Regional Planning Project
Notice bibliographique
Résumé
The current research was an investigation of successful public engagement in land use planning, using a case study from Newfoundland and Labrador. The research involved two dimensions: 1) the evaluation of a 14 month-long public engagement process for the development of a regional plan, taking place in the Humber Valley, NL, and 2) the development of a list of criteria for successful public engagement in land use planning, particularly in the Humber Valley. A total of 275 regional residents participated in this research through a regional survey, evaluation questionnaires, and interviews. The data was collected based on performance indicators, which were used to evaluate the engagement process. A set of criteria of successful public engagement from the literature were informed by the current research to include: Openness, Representativeness, Appropriate Timing, Careful Preparation, Broad Advertising, Comprehensive Information, Influence on Decision-Making, and Empowerment. The Humber Valley project was also evaluated based on these criteria. The findings suggest some key areas, particularly associated with openness, advertising, and information, which may be important focal points when developing and implementing public engagements projects.
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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 | 0,049 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».