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Enregistrement W2128902062 · doi:10.1080/15239080903371915

Reaping Nature's Dividends: The Neoliberalization and Gentrification of Nature on the Oak Ridges Moraine

2009· article· en· W2128902062 sur OpenAlexafffundabout
L. Anders Sandberg, Gerda R. Wekerle

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Policy & Planning · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNature Conservancy of CanadaNature Conservancy
Mots-clésGentrificationNeoliberalism (international relations)LegislationSociologyState (computer science)Political sciencePoliticsPublic administrationPolitical economyEconomic growthLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we follow the position that neoliberalism is not a state but a process of political, social, and economic development. We explore the neoliberalization of nature in the exurban region of a rapidly expanding metropolitan conurbation, the Greater Toronto Area in Ontario, Canada. Since 2001, the Oak Ridges Moraine legislation has been in place to halt urban sprawl and conserve the nature of a regionally significant landform. Our analysis suggests that the Oak Ridges Moraine legislation is consistent with neoliberalization but that the process needs to be seen in the context of half a century of rural and exurban gentrification. Longstanding class privilege is perpetuated through the aegis of legislation to preserve nature and protect the countryside. The legislation aestheticizes the Moraine as a unique landform, complements private-based conservation efforts, and voluntary policy initiatives, as well as marketizes the Moraine as a desirous place where wealthy residents reap nature's dividends. This analysis confirms the usefulness of neoliberalism as a concept, but suggests that it needs to be explored through a historically and place-based informed perspective. The case study also sheds light on nature's role in state action, and the rallying and shaping of a regional nature to support state power.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,589

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,014
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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