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Enregistrement W2053304771 · doi:10.1002/sea2.12016

Unsettling Urban Marketplace Redevelopment in Baguio City, Philippines

2015· article· en· W2053304771 sur OpenAlexaff
B. Lynne Milgram

Notice bibliographique

RevueEconomic Anthropology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésLivelihoodRedevelopmentPoliticsPublic spaceBusinessWork (physics)Political scienceLawGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban public marketplaces in Global South cities host a vibrant mix of retail and wholesale trade. Yet local‐to‐national governments increasingly promote sanitized and privatized urban spaces by privileging modern retail outlets (malls and supermarkets) and discouraging “traditional” livelihoods (street vending and market stalls). These political decisions dramatically disrupt the public market trade that has provisioned urbanites for decades. To address this issue, this article analyzes how retailers working in the renowned Baguio City Public Market, northern Philippines, sustain their livelihoods given that Baguio City's first phase of market redevelopment failed to meet their needs (e.g., insufficient store size and banning enterprises). Problematizing legal–illegal work and urban public space use, I argue that public marketers engage everyday and insurgent public space activism to protest their disenfranchisement. Although marketers generally have achieved selected demands, some have benefited more than others. Thus, I suggest that we consider not only marketers' resistance but also the uneven political landscape within which they work—the power differentials among and between marketers and the state. The extent to which variously positioned marketers can realize livelihood rights highlights the unpredictability of civic engagement and “extralegality” when competing ideologies clash over access to urban public space, legal–illegal practice, and appropriate urban provisioning .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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