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Enregistrement W2525467847 · doi:10.1177/1527476416667821

Social Mobility: Charting the Economic Topography of Urban Space

2016· article· en· W2525467847 sur OpenAlexafffundabout
Heather Zwicker, Kisha Supernant, Erika Luckert

Notice bibliographique

RevueTelevision & New Media · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGentrificationCapitalismColonialismSpace (punctuation)SociologyThematic mapLiteral (mathematical logic)Late capitalismUrban spacePoetryAestheticsMedia studiesEconomic geographyGeographyCartographyPoliticsRegional sciencePolitical scienceComputer scienceArtArchaeologyCivil engineeringLawLiteratureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project on economic topographies is one of eight thematic ways in which the research group Edmonton Pipelines is remapping the neighborhood of Rossdale. The essay brings together poetry, data visualization, and technologies of mapping to analyze how the twin vectors of capitalism and colonialism have created Western Canadian cityspace. Rather than taking for granted the ups and downs of the built environment, the article muses on the possibilities of using haunting as an urban interface. Working through this metaphorical possibility concretely, this essay traces the contours of haunting in the case of Rossdale, a Canadian neighborhood that has undergone an emblematic form of gentrification. We develop literal topographical maps as a way of conceptualizing metaphorical hurdles to belonging to settler colonial cities. These socioeconomic topographical maps serve as a new form of urban cartography.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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