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Enregistrement W2329816050 · doi:10.7719/jpair.v6i1.146

Poverty's Political Face: The Case of Pasil, Cebu City

2011· article· en· W2329816050 sur OpenAlexaff
Rhoderick John S. Abellanosa

Notice bibliographique

RevueJPAIR Multidisciplinary Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration in Developing Nations
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsFace (sociological concept)PovertyPolitical scienceGeographyInformation and Communications TechnologyEconomic growthSocioeconomicsDevelopment economicsSociologySocial scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coming from the notions of AmartyaSen and Robert Chambers, on poverty as "capability deprivation" and "absence of well-being", this study seeks to portray a "political face" of the poor's condition. Beyond the usual depiction of the poor as living below the "poverty line" what kind of lives do they have in the much larger landscape of the structure of power relations? How do they position themselves vis-a-vis the powerful politicians and how do they understand themselves as actors of political processes such as elections? The study believes that beyond the totalizing views of poverty in mainstream social science scholarship, the poor's portrayal and understanding of their own condition must be considered, not to replace the existing explanations and views but in order to interrogate and eventually enrich some of its assumptions. A particular village, i.e. Pasil is used as a case in order to provide an empirical illustration of the study. The said village is located in Cebu City, a bigger proportion of which is a slum area. Methodologically, the study uses qualitative data collection techniques such as Focus Group Discussion and Key Informant Interview; socio-political analysis and analyis of interview and discussion transcriptions are part of the interpretive process.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0340,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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