Future Places Toolkit:Augmented Reality (AR) software and performance/workshop activity for planning consultation and engagement.
Notice bibliographique
Résumé
DESCRIPTION Future Places Toolkit uses AR on smartphones and science fiction storytelling to support participants to visualise what’s planned and co-create ideas for improvements to their neighbourhoods. As people describe what they want or how a development could be, they see what they imagine together appear immediately on their screens, sketched live by an artist who’s listening-in remotely and drawing in VR. They get to see what changes would be like visualised in AR, overlaid onto the place where the development is planned. And to explore what the changes would be like in 3D and in situ. ENGAGEMENT/PERFORMANCES •The AR engagement activity was run at 3 stages of planning process with Filwood Broadway Working Group (community organisation) & Bristol City Council, to support public consultation around improvements to this high street in Knowle West (2021-22), including 4 times at Knowle West Fest on Filwood Broadway, October 2022. •Run at Birmingham Settlement’s new Nature and Wellbeing Centre, in collaboration with the Design Thread and Learning Domain of Centre for Sociodigital Futures, as part of their Neighbourhood Futures Festival, July 1st, 2023. •Then 5 times over 3 days for Bristol City Council (BCC) as part of their Temple Quarter engagement. In light of success of this, the Temple Quarter Redevelopment Team have commissioned Clarke/Uninvited Guests to run the AR activity commercially for another 2 days in St Phillips. •Also part of the team, led by Architecture 00, which submitted the successful tender to BCC for the Filwood Broadway High Street Delivery Plan, which will use FPT for engagement, visualising improvements and consulting on scenarios as part of the Levelling-Up project in autumn 2024. •Invited presentation on Future Places Toolkit at Culture & Creativity Session of Open Living Lab Days (OLLD24), ENoLL (European Network of Living Labs) conference, ICAM, Timisoara, Romania.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,248 | 0,087 |
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 ».