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Record W2981837387 · doi:10.12977/ocula2019-4

La temporalité du projet d’aménagement à l’épreuve des dilemmes éthiques liés à la participation citoyenne

2019· article· fr· W2981837387 on OpenAlexaff
Manel Djemel, Machelle Ye, Rabah Bousbaci, Gonzalo Lizarralde

Bibliographic record

VenueOcula · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les projets d’aménagement urbain mobilisent un réseau complexe de parties prenantes (PP) qui interviennent à plusieurs échelles et niveaux décisionnels du projet. Ces PP défendent des intérêts différents et parfois divergents. Les travaux de recherche sur les acteurs de l’aménagement ont montré l’émergence de nouveaux paradigmes qui ont une influence significative sur les processus de prise de décision. Parmi ces derniers, la participation citoyenne (PC), présentée comme une modalité qui vise la « démocratie directe » et la « justice sociale », et à favoriser l’acceptabilité sociale des projets. Paradoxalement, la PC devient parfois une source de conflits et de controverses, entrainant de ce fait la complexification voire le ralentissement des processus de projet. L’objet de cet article est de comprendre l’influence des conflits et controverses liés à la PC sur les temporalités du projet. Nous aborderons ce phénomène sous l’angle de l’éthique, entendue comme élément moteur de la justice sociale. À partir de l’analyse d’un projet de construction d’une école primaire dans un arrondissement de la ville de Montréal, l’observation du phénomène sous la lentille des théories éthiques nous permet de mettre en lumière les principales controverses découlant de la PC et leurs effets sur le temps de réalisation du projet. L’analyse montre que la démarche participative, qui était mise en place au départ dans une perspective d’inclusion sociale et d’expérimentation de nouvelles cultures de projet, a mené à un long processus de prise de décision.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.881
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.327
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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