The ‘Graying’ of ‘Green’ Zones: Spatial Governance and Irregular Settlement in <scp>X</scp>ochimilco, <scp>M</scp>exico <scp>C</scp>ity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article details the evolving social and spatial dynamics of a planning approach that is now being used to regulate irregular or informal settlements in the conservation zone of X ochimilco in the F ederal D istrict of M exico C ity. As part of the elaboration of ‘normative’ planning policies and practices, this approach counts, maps and then classifies irregular settlements into different categories with distinct land‐use regularization possibilities. These spatial calculations establish a continuum of ‘gray’ spaces, placing many settlements in a kind of planning limbo on so‐called ‘green’ conservation land. The research suggests that these spatial calculations are now an important part of enacting land‐use planning and presenting a useful ‘technical’ veneer through which the state negotiates competing claims to space. Based on a case study of an irregular settlement, the article examines how the state is implicated in the production and regulation of irregularity as part of a larger strategy of spatial governance. The research explores how planning ‘knowledges’ and ‘techniques’ help to create fragmented but ‘governable’ spaces that force communities to compete for land‐use regularization. The analysis raises questions about the conception of informality as something that, among other things, simply takes place outside of the formal planning system.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».