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Enregistrement W2150203461 · doi:10.1177/0956247811433537

Here to work: the socioeconomic characteristics of informal dwellers in post-apartheid South Africa

2012· article· en· W2150203461 sur OpenAlexaff
Mark Hunter, Dorrit Posel

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Urbanization · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformal settlementsCasualInformal sectorSettlement (finance)Work (physics)Human settlementSlumSocioeconomic statusGovernment (linguistics)Economic growthLegitimacyIndigenousPolitical scienceSociologyGeographyPopulationBusinessEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Government policy towards informal settlements in south africa reflects a tension between two approaches: recognizing the legitimacy of informal settlements and aggressively removing these so-called “slums”. ( 1 ) drawing on nationally representative household survey data and interviews with 25 individuals relocated from an informal settlement to a “transit camp”, this paper argues that more detailed attention should be paid to the changing connection between housing, household formation and work. Whereas cities in the apartheid era were marked by relatively stable industrial labour and racially segregated family housing, today the location and nature of informal dwellings are consistent with two important trends: demographic shifts, including towards smaller more numerous households, and employment shifts, including a move from permanent to casual and from formal to informal work. This study is therefore able to substantiate in more detail a longstanding insistence by informal settlement residents that they live where they do for reasons vital to their everyday survival. The paper also highlights the limitations of relocations not only to urban peripheries but also to other parts of cities, and it underscores the importance of upgrading informal settlements through in situ development.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations94
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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