Débattre pour transformer l'action urbaine
Bibliographic record
Abstract
Ce livre se penche sur les pratiques concrètes de participation publique, en matière de planifi cation urbaine, dans trois agglomérations, Grenoble et Lyon en France, et Montréal au Québec. Comment s’y effectuent la prise en compte du développement durable et la mise en tension des dimensions associées à cette notion ? La participation publique peut-elle constituer un instrument privilégié à cette fin ? Ce livre s’intéresse aussi à la participation publique sous l’angle de ses effets sur le contenu des exercices de planification et les modes d’élaboration des politiques urbaines. Il est construit en trois parties. La première pose la question de la capacité de la participation publique à transformer l’action urbaine et à l’infléchir dans le sens des principes du développement urbain durable. La deuxième dresse un portrait de la participation publique dans trois exercices de planification métropolitaine. La troisième présente une analyse des transformations de l’action urbaine, du point de vue des processus et des contenus. En traitant des « procédures en action », cet ouvrage intéressera non seulement les étudiants et les enseignants en sciences sociales, mais également les acteurs et les professionnels de l’aménagement, urbanistes, aménagistes, élus locaux, agents de développement ou associations locales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".