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Enregistrement W2016620024 · doi:10.1080/19472498.2014.905335

Constructing Lyari: place, governance and identity in a Karachi neighbourhood

2014· article· en· W2016620024 sur OpenAlexaff
Sarwat Viqar

Notice bibliographique

RevueSouth Asian History and Culture · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHong Kong and Taiwan Politics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyPoliticsCorporate governanceEthnic groupIdentity (music)Context (archaeology)Gender studiesMedia studiesPolitical scienceLawAestheticsAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores a range of discourses and practices that dominate the everyday lives of a range of social actors involved in the administration and organization of Lyari Town, one of the oldest settlements of Karachi. Underwritten by a narrative of historic marginalization as well as resistance, these discourses are linked to emerging socio-spatial practices in this area that are highly prescriptive. These practices have created a landscape of public and community spaces: sports clubs, parks, schools and community service centres which have materialized as a result of a combination of agitatory as well as patronage politics and even support from the criminal underground. There is a particular emphasis on sports, namely soccer and boxing, as not only productive activities for the youth but also as a strong marker of Baloch political identity, the Baloch being the dominant ethnic group in Lyari. I argue that by deploying a productive discourse around place, ethnicity and political marginalization, these assemblages of different kinds of powers have created their own mode of governance which is emerging in a context where the state’s role in the provision of municipal services and city-making remains contested and ambiguous, and the rule of law is seen to be weak or absent.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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