Territorial Stigma on the Canadian Prairies: Representations of North Central, Regina
Notice bibliographique
Résumé
The community of North Central, located within the small prairie city of Regina, Saskatchewan in Canada, is known for high crime rates, poor socioeconomic conditions and a large concentration of Aboriginal residents. The area’s negative reputation was furthered when MacLean’s magazine named it “Canada’s Worst Neighbourhood” in 2007. The goal of this research is to offer a richer context for this "reputation" by investigating North Central as a stigmatized territory. Territorial stigma has harmful effects (i.e. negatively impacts the social, economic, physical and mental wellbeing of residents) and as such, the role of representation and stigma must be analyzed so that inequality between neighbourhoods may be addressed proactively. This research project asks: how do residents and non-residents reproduce and resist dominant representations of North Central, Regina? This question is investigated through the analysis of fifteen semi-structured interviews using NVivo qualitative research software and Attride-Stirling’s thematic network analysis. The analysis revealed three global themes: 1) North Central is a socially constructed location and concept; 2) representations in the news media and 3) interpersonal representations. This thesis reveals that both residents and non-residents of North Central acknowledge that North Central is a troubled inner-city neighbourhood but participants tend to both challenge and emphasize various aspects of North Central, sometimes reproducing dominant representations of North Central even while trying to resist them. This research provides a greater understanding of the complex social construction of dominant representations of stigmatized urban communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».