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Enregistrement W2060648068 · doi:10.3727/154427215x14230549904099

Reimagining the Geography of the Favelas: Pacification, Tourism, and Transformation in Complexo Do Alemão, Rio de Janeiro

2015· article· en· W2060648068 sur OpenAlexfundno aff
Emily LeBaron

Notice bibliographique

RevueTourism Review International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésTourismPopulationPovertySociologyPolitical scienceEconomic growthEconomyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the recent intersection of two forces, at times complementary and at times competing: pacification and favela tourism in Rio de Janeiro, Brazil. Rio's favelas have long been considered archetypal neighborhoods of poverty and crime. The city's new “pacification” project involves military and police occupation of targeted communities, to control drug cartel-related violence. Complexo do Alemão is a large cluster of 15 favelas in Rio's North Zone with a particularly violent history, officially “pacified” since 2010. Together, tourism and pacification are transforming Alemão at a rapid pace, both materially and discursively. This article involves a comprehensive look at the budding favela tourism industry in Complexo do Alemão, and incorporates results from 2013 field research there, including interviews with residents and guides. Favela tourism in Alemão has seen mixed success, and many companies are struggling; still, it brings unique benefits to the local population, such as protection, accountability, and a means of reclaiming occupied space. In addition, favela tourism is an integral tool to tackling the stigmatization of favela residents as talentless criminals, part of a larger trend that is reshaping the meaning of “favela” in the geographical imagination.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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