FUTURE (From Urban to hUman Regeneration): Systemic co-design in four European cities
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary urban regeneration practices remain limited in their capacity to effectively incorporate multiple stakeholder inputs and provide equitable solutions to urban problems. The European Union Erasmus+ funded FUTURE (From Urban to hUman REgeneration) project provides knowledge and capacity to students and professionals in government, business, and community to underscore human-centred system design in our communities. Target groups come from diverse disciplines across the regeneration sector, united in their need for better ways to engage citizens in their work and process. The FUTURE programme responded to a lack of community-based engagement mechanisms, cognisant of the need for human-centric system design approaches across the built environment sector. The project piloted practice-based training, creating a curriculum to equip participants with knowledge in the co-production of frameworks and approaches as well as the skills to deliver solutions with and for communities. In the Dublin pilot, students learned how to frame societal challenges from the perspective of the community in Ballymun, once the location for Europe’s largest urban renewal project. Following a qualitative research approach, students practised community engagement techniques to centre the lives of residents in the process. Making clear the significance of evidence-based planning, learners identified specific spatial challenges that might be addressed in Integrated Action Plans (IAPs) toward shared outcomes for the community. FUTURE has succeeded in developing a curriculum capable of adapting to local conditions and being suitable for a range of participants, including master’s level students, civil servants, design practitioners, and community and business leaders. The living lab component generated valuable experience in delivering this curriculum in a real-world setting. The work of FUTURE is available as a playbook for scaling this impactful systemic co-design programme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».