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Enregistrement W2041352576 · doi:10.1017/s1537592705510491

Brave New Neighborhoods: The Privatization of Public Space

2005· article· en· W2041352576 sur OpenAlexaff
Warren Magnusson

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Politics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Economic history of UK and US
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyPoliticsSpace (punctuation)Argument (complex analysis)Public spaceAsidePolitical scienceEmpowermentSociologyPolitical economyPublic administrationLaw and economicsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brave New Neighborhoods: The Privatization of Public Space. By Margaret Kohn. New York: Routledge, 2004. 256p. $85.00 cloth, $22.95 paper. In her first book, Radical Space: Building the House of the People (2003), Margaret Kohn analyzed the spatiality of early working-class activism in Italy and developed a sophisticated argument about the conditions for democratic empowerment. In this book, she shifts her attention to the United States. Aside from one chapter on the Wobblies, the focus is on the present. In both books, her emphasis is on the way in which the space for political engagement—“public space”—is constructed, sustained, controlled, or foreclosed. Her overarching theme is that theorists of democracy have paid far too little attention to the spatial conditions for democratic interaction. As she attempts to show in the present book, the privatization of public space—that is, the transformation of once-open downtowns into privately governed business improvement districts, the creation of privately governed gated communities in the suburbs and elsewhere, and the colonization of once-public space by private businesses—tends to insulate people from direct, physical encounters with people who are “different” or who may be attempting to persuade them to think otherwise about political issues. The trend toward privatization is particularly pronounced in the United States, and Kohn's concern here is to show us why we should be concerned about it, as democrats.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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