Idéation communautaire des paysages : exploration d’un processus participatif au carrefour des pratiques aménagistes et créatives
Bibliographic record
Abstract
Modèle intégré et peu remis en question, la consultation publique à échelle municipale, schéma participatif majoritaire en aménagement au Québec, comporte pourtant certaines limites d’application, offrant souvent une marge d’action réduite et tardive aux populations. La présente recherche-création a pour objectif d’interroger ces pratiques pour explorer des participations alternatives. Le croisement des RSVP Cycles et de la médiation paysagère, deux concepts promulguant des scénarios participatifs au carrefour des disciplines, notamment créatives, a révélé des piliers sur lesquels fonder des protocoles expérimentaux. Une méthodologie à quatre composantes a été établie afin de tester le potentiel de la création à ouvrir de nouvelles avenues participatives. Un atelier créatif communautaire de diagnostic paysager a d’abord été mené en juin 2023 dans le village du Bic (Bas-Saint-Laurent). Sept participantes y ont abordé leurs paysages par différents filtres de perception, avant d’en développer des visions imaginaires. Le travail créatif intrinsèque à cette recherche a ensuite mené à transposer les portraits paysagers en une œuvre inédite, cartographie sensible et imaginaire intitulée Transportez-nous à la découverte de votre Bic!. Cette œuvre a été diffusée lors d’une exposition éponyme, dont la réception a alimenté une réflexion sur l’atelier. Enfin, un carnet de bord a suivi les pérégrinations du processus. Les résultats de ces quatre étapes concluent que les participantes ont su produire, par la création, un diagnostic paysager enrichi de leur attachement sensible aux lieux. La recherche révèle ensuite un fort potentiel de design dans l’expression des paysages de manière créative. L’étude confirme enfin le fort potentiel participatif de la démarche, ayant éveillé une participation engagée et un engouement communautaire. L’exploration a alors révélé la création comme un levier participatif puissant. La recherche se conclut par des ouvertures sur l’application de processus participatifs à tendance créative aux schémas consultatifs en place.
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 | 0.015 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".