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Enregistrement W2345020187 · doi:10.1111/1468-2427.12339

Urban Political Ecologies and Children's Geographies: Queering Urban Ecologies of Childhood

2016· article· en· W2345020187 sur OpenAlexaff
Laura Shillington, Ann Marie F. Murnaghan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urban and Regional Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensUniversity of WinnipegConcordia UniversityJohn Abbott College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerSociologyPoliticsConversationRomanceGender studiesPolitical ecologySocial sciencePsychologyPolitical sciencePsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article focuses on the material and discursive constructions of nature and children in the city. While dominant representations and idealizations of nature and childhood depend on the binary logic of the nature/culture and rural/urban divide, there is also a simplification and romanticization of nature in children's geographies and a lack of children and their spaces in urban political ecology. We argue that children and nature in cities need to be removed from a binary model of being and attended to in more nuanced ways in urban political ecology and children's geographies. In this regard, we suggest that both nature and children in cities need to be queered. We need to ask how the production of urban spaces (re)creates particular romantic and idealized relations with natures that reify the binaries between nature/culture, and male/female through a heteronormative framework. The purpose of this article is to bring the critical nature–society theories of urban political ecology into conversation with work in children's geographies that explores the ‘nature' of childhood, and in doing so queer the relationship between children and nature. Drawing on research on queer ecologies, and queered childhoods, we aim to provide a framework to rethink and queer both nature and children in cities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,383
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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