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Enregistrement W2207700430 · doi:10.1080/21681376.2015.1116959

Reinforcing unevenness: post-crisis geography and the spatial selectivity of the state

2015· article· en· W2207700430 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

RevueRegional Studies Regional Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAusterityFinancial crisisConvergence (economics)Economic geographyPsychological resilienceState (computer science)PoliticsEconomicsEconomic systemDevelopment economicsEconomyPolitical economyPolitical scienceGeographyEconomic growthMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers the unevenness of the 2007–08 crisis by examining the literature of England's North–South divide. From the 1980s this longstanding divide was exacerbated as a result of promoting London as a global financial hub, so when the crisis hit many expected some regional economic convergence as redundancies spread throughout the financial sector. This has, however, not taken place and previous patterns of uneven development have rather been reinforced. Attempts have been made to explain this deepening of established geographical patterns as the result of different regions’ degrees of economic resilience, but this approach is, however, problematic because it naturalizes crises, downscales responsibility and neglects politics. Inspired by Martin Jones’s concept of the ‘spatial selectivity of the state’, the paper will rather argue that to understand the uneven geography of the economic crisis, one has to look beyond localized resilience to how the state’s austerity policies have displaced the crisis’s impacts away from its origins in a London-centred financial sector.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,204 · 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