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Enregistrement W2161260693 · doi:10.1177/0042098014541157

Bringing bodies into planning: Visceral methods, fear and gender violence

2014· article· en· W2161260693 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDominance (genetics)Fear of crimeSociologyNexus (standard)Public spaceSpace (punctuation)Public relationsGender studiesSocial psychologyPolitical scienceCriminologyPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Planning has been ineffective at addressing women’s fear of violence and violence against women in part because of the false public/private divide. This divide is parallel and mutually supported by parochial and conservative understandings of male and female gender constructions and norms in spaces and social structural systems. We propose exploring the actual spaces of bodies and planning at the scale of bodies since bodies are at the nexus of public–private spaces, gender identities and gender violence. Using bodies as geographical spaces to understand and analyse visceral experiences and fear of violence may help diminish the dominance of the public–private divide and challenge the unequal rights women have to use space. Based on exploratory workshops in New York City, Mexico City and Barcelona as well as research events in Medellin, we share our experiences using visceral methods including body-map storytelling and shared sensory spatial experiences, also evaluating their usefulness. We examine the ethics of visceral methods, ways to analyse body-mapped data and the use of planners’ bodies as tools in research and practice. We conclude that bodies have the potential to become a source of dynamic and reflective information that might be effectively used by planners and communities to make places better and safer.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,344 · 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