Notice bibliographique
Résumé
Social media and web-based tools are making it easier than ever to increase public participation in the planning process. This article summarizes six cases in which technology was used to make charrettes more accessible for community stakeholders. In Denver, the use of software and a keypad made it easy to prioritize comments and conduct anonymous polls concerning plan alternatives for Arapahoe Square. El Paso, Texas, used a virtual town hall web site as part of its comprehensive planning process. When Alberta, Canada, was considering transforming an automobile-oriented thoroughfare to a Main Street-style corridor, they used newspapers, a website, Twitter and Facebook to keep the public informed before and during the charrette. Ashland, Oregon replaced its unmoderated e-mail list with a monitored online public comment system in order to solicit public opinion on a controversial topic. Community members in Somerville, Massachusetts were encouraged to take and post photographs that documented perceived strengths and weaknesses in the built environment. The U.S. Department of Transportation’s Volpe Center has implemented a project to foster technological innovations that assess the impacts of various land use and transportation alternatives on climate change and rise in sea-level. The system was tested in a pilot program in Cape Cod, Massachusetts. These examples highlight how technology can supplement, but not replace in-person charrettes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».