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Enregistrement W2510805997 · doi:10.1080/0966369x.2016.1219325

<i>Engaging territorio cuerpo</i>-<i>tierra</i>through body and community mapping: a methodology for making communities safer

2016· article· en· W2510805997 sur OpenAlexaff
Elizabeth L. Sweet, Sara Ortiz Escalante

Notice bibliographique

RevueGender Place & Culture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Community College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERObstacleAction (physics)TierraWork (physics)Process (computing)SociologyPolitical scienceEngineeringComputer securityComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new way of collectively creating data about gender violence through active participation and mapping women’s bodies and communities. We see this process of data creation, self-awareness and action as inherently linked to the native concept territorio cuerpo-tierra, the landscape of bodies-lands. The concept erases Western notions separating bodies and land and helps to decenter the public–private divide, which is an important obstacle to eliminating violence against women. Drawing on data from our work with Mexican women in the, U.S. and Mexico, we illuminate the continuity of women’s individual bodily experience of violence and collective spatial knowledge of community safety. We conclude that the process and outcomes of body and community mapping linking bodies and land, afford planners the prospect of engaging as partners and co-actants with community members in the goal of making places safe for women.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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