Data methodologies of contemporary urban planners The role of questionnaire data within planning academia and practice
Bibliographic record
Abstract
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
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 | 0.116 | 0.198 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".