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Enregistrement W2322006537 · doi:10.1177/1466138113513526

‘You’re making our city look bad’: Olympic security, neoliberal urbanization, and homeless youth

2013· article· en· W2322006537 sur OpenAlexafffundabout
Jacqueline Kennelly

Notice bibliographique

RevueEthnography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEthnographySociologyUrbanizationNeoliberalism (international relations)ReputationGender studiesCriminologyEconomic growthPolitical economySocial scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on ethnographic research with homeless and street-involved youth in Vancouver before, during, and after the 2010 Olympic Games, this article offers a portrait of neoliberal urbanization as experienced by a city’s most marginalized residents. Taking as paradigmatic the aspirational goals of Olympic host cities to enhance their reputation as ‘global cities’, the article explores what this means for homeless youth through three processes: city cleansing, city marketing, and self-regulation. Examining how each of these are imbricated with policing and security practices, the article offers an in-depth look at how these abstractions are lived by homeless youth in the everyday. The article concludes by suggesting that marginalized young people are not the beneficiaries of Olympic legacies, despite promises made by organizing committees. In contrast, findings indicate that homeless young people are further marginalized by the Olympics, providing support for previous research that aligns mega-events with neoliberal outcomes.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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