Geographies of capital formation and rescaling: A historical‐geographical approach to the food desert problem
Notice bibliographique
Résumé
Although the “food desert” concept has captured the public imagination and spurred public policy efforts in many North American cities, the term has been critiqued by academics for being definitionally and methodologically vague, and for providing an incomplete picture of the complexity of food access. Rather than dismiss the study of urban, inner‐city food deserts, however, scholars can study disparities in retail food access through a historical, critical political economy lens to understand underserved retail landscapes as a product of capital formation and rescaling over time. The purpose of this article is to conduct such an analysis, using the case study of a low‐income community in Kingston, Ontario. Using historical research and qualitative interviews, the major finding of this analysis is that the physical accessibility of retail food appears to have declined over time in relation to the capitalization of the retail food sector. An imperfect relationship can be outlined over three phases of Canadian urban economic history to suggest that the food desert problem emerged largely in the transition from a decentralized, small‐scale, and neighbourhood‐embedded retail food industry to the scaled‐up, disembedded industry that now dominates the landscape. This industry‐level rescaling is contributing to a new urban politics of class and consumption through subtle, everyday activities such as food shopping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,049 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».