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Enregistrement W1994602698 · doi:10.1177/1078087410390304

Revisiting the Politics of Class in Urban Development: Evidence from the Study of the Social Dynamics of Economic Performance

2010· article· en· W1994602698 sur OpenAlexaffabout
Melanie Bedore, Betsy Donald

Notice bibliographique

RevueUrban Affairs Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsSocial classClass (philosophy)Creative classInequalitySociologySocial changeSocial inequalitySocial dynamicsPolitical economySustainable developmentEmpirical evidencePolitical scienceEconomic growthEconomicsSocial scienceCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We contribute to a revised politics of class in urban development by drawing on recent theoretical work on class tensions and inequalities as a barrier to more egalitarian and sustainable economic development. We provide evidence from an empirical study of the social dynamics of economic performance in the city of Kingston, Ontario, to argue that class politics is a key dimension of social dynamics in this unusually segmented and spatially segregated Canadian city. Our findings suggest that poor economic performance can be understood through a class lens in two ways. First, “creative class” economic development strategies and growth machine politics perpetuate economic stagnancy because they fail to confront underlying class inequalities. Second, the absence of collaborative and socially inclusive leadership—a contributor to poor economic performance—emerges when local institutional leaders fail to find common ground over social problems. We conclude with questions about how policymakers can alleviate class divides for better economic performance as well as contribute to the new debates in the literature on class and urban development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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