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Enregistrement W2021985768 · doi:10.1525/aa.2001.103.1.30

Unruly Places: Urban Governance and the Persistence of Illegality in Hong Kong's Urban Squatter Areas

2001· article· en· W2021985768 sur OpenAlexaff
Alan Smart

Notice bibliographique

RevueAmerican Anthropologist · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHong Kong and Taiwan Politics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityCorporate governanceContext (archaeology)PovertyGovernment (linguistics)Human settlementIntervention (counseling)Political scienceSociologyPolitical economyDevelopment economicsCriminologyGeographyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our knowledge of the governance of cities has expanded in recent years with the application of Foucauldian approaches. However, the majority of such work has concentrated on areas where governmental control is heightened, such as prisons and asylums. In this article, I discuss unruly places where governments have less control than usual: squatter settlements. Hong Kong has had substantial numbers of squatters throughout its postwar rise from dire poverty to contemporary prosperity. This article draws on documentary analysis and field research from 1982–85 and 1999–2000 to examine changes in the way that the government attempts to regulate these illegally occupied spaces and the ways in which interaction between administrative interventions and the responses of those living there makes the persistence of illegal occupation possible. I argue that three different phases of regulation can be identified: repression, resettlement, and exclusion. While there is considerable continuity in some practices of intervention such as toleration, the nature and outcomes of such practices vary with the changing context and other features of the regulatory regime, [regulation, squatters, governance, illegality, Hong Kong]

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,455

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations96
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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