METHODOLOGY-GOVERNED AI FOR REGENERATIVE URBAN PLANNING

FROM SINGLE-PASS TO ROLE-DECOMPOSED SCM EXECUTION IN DE MARKEN, ALMERE

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.66838/sauc.6494

Resumen

This study tests methodology-governed LLM execution for regenerative public-realm planning in De Marken, Almere. Under a frozen municipal corpus, it compares a structured non-SCM baseline (A), single-pass Sustainable Community Masterplan (SCM) execution (B), and a staged, role-decomposed SCM workflow (C). Explicit SCM specification strengthened relational territorial reasoning and regenerative direction. Staged execution better preserved that direction through portfolio re-validation, delivery structuring and rendering. Research scores ranked C>B>A; a blind municipal evaluation ranked C>A>B. Methodological gains do not automatically become decision usefulness: overall usefulness stayed low in both single-pass conditions and rose only under staged execution. The study distinguishes specification from execution architecture and treats methodology-governed AI as municipal decision support, not autonomous planning.

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Biografía del autor/a

Dra. Marina Matashova, Andorra-LAB, University of BArcelona

Dr Marina Matashova is an architect and urban planner, and co-founder of Andorra-LAB / Forward Consulting Group. She holds a PhD in Urban Planning from the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC–ETSAB). She is Professor of Sustainable Urbanism and Academic Coordinator for Master’s Theses at IL3–Universitat de Barcelona, and was formerly Lead Urban Planner and Project Manager at Ricardo Bofill Taller de Arquitectura. With over 20 years of international experience, her work combines territorial intelligence, sustainability strategies and performance-based accountability through the Sustainable Community Master Plan (SCM) methodology.

Selezneva, Municipality of Almere, Urbanista

Elena Selezneva es urbanista en el Ayuntamiento de Almere, Países Bajos. Cuenta con dos títulos de máster: uno en Arquitectura por TOGU y otro en Urbanismo por la Universidad Técnica de Delft. Su trayectoria incluye puestos de planificación y diseño urbano en los ayuntamientos de Ámsterdam, Hilversum y Almere. Anteriormente, trabajó como investigadora en urbanismo en la Urban Knowledge Platform de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Ámsterdam (Hogeschool van Amsterdam).

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Publicado

2026-09-30

Cómo citar

Matashova, M., & Selezneva. (2026). METHODOLOGY-GOVERNED AI FOR REGENERATIVE URBAN PLANNING: FROM SINGLE-PASS TO ROLE-DECOMPOSED SCM EXECUTION IN DE MARKEN, ALMERE. Street Art & Urban Creativity, 12(5), 494–515. https://doi.org/10.66838/sauc.6494

Número

Vol. 12 Núm. 5 (2026)

Sección

Artículos de investigación

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