Platform Placemaking Machines: Neighbourhood Place-Branding in Kingston Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Scholars have been writing about the marketing and branding of cities for decades. Place-branding, they argue, is not just about logos or advertisements but rather what those logos and advertisements say about the social, cultural, technological, and economic processes that shape and are shaped by a city’s character and reputation. In recent years, these processes shaping place-branding have radically changed, especially facilitated by the introduction of the “smart” phone and the ability of everyday actors to quickly generate just-in-time place-branding material known in marketing as “user-generated content makers”. This thesis will unpack these new user-generated content processes in the urban landscape and explain what these new processes mean for place-branding in the city. Research questions include: do these new actors and platforms in place branding create and/or influence new growth agendas for cities? What role do they play in directing resources to particular infrastructure over others? Whose voices are included, and who may be excluded? And lastly, is the future of place-branding becoming less about advertising and promotion and more a policy-making apparatus? Using Aaker’s (1997) Brand Personality Dimensions framework, I apply a mixed-method, case-study approach using a novel social sensing methodology to answer these questions in three neighbourhoods in Kingston, a small city in Ontario, Canada. This included 25 semistructured interviews with key urban actors in the city, a digital social sensing exercise with online platforms, archival and other non-digital media collection and coding. The findings call for a “nested neighbourhoods” approach to place branding, helping city brands absorb and be resilient to external shock factors. Neighbourhoods contribute to a more genuine place brand and are more likely to lead to citizens and residents as brand champions. A new model for place branding assessments, Place Branding Strength Assessment (PBSA) is presented for consideration. The findings recommend policy approaches to place branding instead of using slogans or traditional advertising approaches, again contributing to a more genuine place brand. The thesis explores limitations including drawbacks of using social media data as well as the challenges capturing alternative voices in a still dominate narrative of a pro-growth and pro-development city agenda.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».