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Enregistrement W1985686044 · doi:10.1068/a37104

Performing Regions: Territorial Development and Cultural Politics in a Europe of the Regions

2006· article· en· W1985686044 sur OpenAlexaff
Andrew Donaldson

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsEuropean unionLiteracyPolitical scienceRhetoricIdentity (music)SociologySocial scienceLinguisticsAestheticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper I examine the politics of regional development in the European Union from the perspective of language and identity. The idea that regions are performed through forms of knowledge and political practice is advanced and explored through an engagement with development as a discourse. Within the European Union regional-development discourse is inextricably tied into the cultural political rhetoric of the ‘Europe of the Regions' concept. Local actors can utilise the discourse of development as a political resource. To illustrate this process the concept of cultural literacy is developed and explored through a case study of cultural and political activism related to the European Union Objective 1 programme in Cornwall in the South West of England. Cultural literacy refers to knowledge that aids in the assimilation of further knowledge (about a specific culture) through the creation and comprehension of tailored communications; such knowledge is inherently political and can act as a central constituent of a social identity. The discourse of European regional development itself can also be coopted into new cultural literacies towards specific political goals. In this way regional development discourses can become part of the performance of regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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