Data methodologies of contemporary urban planners The role of questionnaire data within planning academia and practice
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse explore le rôle des données de sondage dans la recherche et la pratique en aménagement du territoire. Elle examine comment et pourquoi les données de sondage sont compilées par les urbanistes académiques et praticiens, et critique le poids que ces données semblent avoir dans leurs processus décisionnels. En utilisant une analyse bibliométrique d'une base de données d'articles de recherche en aménagement du territoire, une analyse de contenu d'un sous-échantillon plus petit de publications scientifiques, une analyse quantitative des réponses d’urbanistes municipaux canadiens à un sondage en ligne et une analyse qualitative de données d'entrevues, je conclue que les méthodes de sondage sont largement utilisées en aménagement du territoire mais sont fortement influencées par les contextes politiques dans lesquels ces données sont recherchées. Ces résultats sont pertinents pour les éducateurs en aménagement du territoire et ceux qui sont intéressés à façonner un programme d’urbanisme et d’aménagement du territoire agréé
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 | 0,116 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».