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Enregistrement W2159740741 · doi:10.1111/j.1468-2427.2009.00870.x

Cartographies of Race and Class: Mapping the Class‐Monopoly Rents of American Subprime Mortgage Capital

2009· article· en· W2159740741 sur OpenAlexaff
Elvin Wyly, Markus Moos, Daniel J. Hammel, EMANUEL KABAHIZI

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urban and Regional Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonopolySecuritizationFinancializationCapital (architecture)EconomicsEconomic rentFinancial crisisEconomyPolitical scienceMarket economyFinanceGeographyKeynesian economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The worst global financial crisis since the Great Depression has drawn worldwide attention to America's subprime mortgage sector and its linkages with predatory exploitation in working‐class and racially marginalized communities. During nearly two decades of expansion, agents of subprime capital fought regulation and reform by (1) using the doctrine of risk‐based pricing to equate financial innovation with democratized access to capital, (2) appealing to the cultural myths of the ‘American Dream’ of homeownership, and (3) dismissing well‐documented cases of racial discrimination and predatory abuse as anecdotal evidence of rare problems confined to a few lost‐cause places in what is otherwise a benevolent free‐market landscape. In this article, we challenge these three tactics. Properly adapted and updated, Harvey's (1974 ) theory of class‐monopoly rent allows us to map and interpret the localized, neighborhood exploitations of class and race in several hundred US metropolitan areas as they were woven through Wall Street securitization conduits into global networks of debt and investment. Understanding the structural inequalities of class‐monopoly rent is essential for analysis, organizing, and policy responses to the crisis. Résumé La crise financière mondiale la plus grave depuis la Grande Dépression a attiré le regard de la planète sur le secteur américain des prêts hypothécaires à risque (subprime) et sur ses liens avec une exploitation abusive au sein des communautés ouvrières et raciales marginalisées. Durant près de vingt ans de prospérité, les établissements de crédit hypothécaire à risque ont combattu réglementations et réformes: ils ont appliqué une ‘tarification au risque’ pour rapprocher innovation financière et accès démocratisé au capital; ils ont tiré parti des mythes culturels liés au ‘Rêve américain’ de la propriété individuelle; ils ont écarté les cas vérifiés de discrimination raciale et de comportement abusif, sous prétexte d’anecdotes isolées circonscrites à de rares sites voués à l’échec dans ce qui est par ailleurs une sphère bienveillante du libéralisme de marché. L’article met en cause ces trois tactiques. Une fois adaptée et actualisée, la théorie de Harvey (1974) sur les rentes de monopole de classe permet de cartographier les exploitations localisées (quartiers) de classes et de races dans plusieurs centaines de zones métropolitaines américaines, et d’expliquer comment elles ont glissé, via les canaux de titrisation de Wall Street, jusqu’aux réseaux internationaux d’endettement et de placement. Il faut appréhender les inégalités structurelles des rentes de monopole de classe pour pouvoir analyser, organiser et répondre à la crise par des politiques publiques.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations293
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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