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Enregistrement W2787487663 · doi:10.5281/zenodo.5576736

The "Paris Problem" in Toronto: The State, Space, and the Political Fear of "The Immigrant"

2017· dissertation· en· W2787487663 sur OpenAlexfundaboutno aff
Parastou Saberi Zafarghandi

Notice bibliographique

RevueYorkSpace (York University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIdeologyPoliticsImmigrationGentrificationSociologyPolitical scienceNeighbourhood (mathematics)Urban politicsPolitical economyGender studiesEconomic growthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Paris Problem in Toronto addresses contemporary debates on place-based urban policies in the immigrant neighbourhoods of Western metropolitan centers. Taking the ideologically constructed figure of the immigrant seriously, I emphasize the need to examine the relational formation of urban and imperial policies and politics of intervention. Focusing on Toronto (Canada), a city celebrated for its diversity management and tolerance, the central thesis of this dissertation is that the material force of the ruling classes political fear of non-White working-class populations and neighbourhoods is central to the formation of place-based urban strategies. This political fear feeds upon a territorialized and racialized security ideology that conceives of non-White working-class spaces as potential spaces of insecurity, political disorder and violence. It is based on this security ideology and its link to race riots that the Paris problem has become a common reference point in policy circles in Toronto since 2005. I show how this territorialized and racialized security ideology is camouflaged within a liberal humanitarian ideology that renders non-White working-class spaces as spaces simultaneously in need of securitization and tutelage. Such a rendition parallels the perceptions of ungoverned spaces in the war on terror. I examine major place-based social development policies (Priority Neighbourhoods, Toronto Strong Neighbourhood Strategy 2020), place-based housing redevelopment policy (Tower Renewal), and national and urban policing strategies, providing the first comprehensive socio-historical analysis of place-based urban policy targeting non-White poverty in Toronto that began in the 1990s. I have traced the ideological formation and transformation of major policy techniques like mapping and policy concepts such as: poverty, security, policing, development, empowerment, social determinants of health, equity and prevention across various scales and temporalities. Instead of eradicating or reducing poverty, the goal of such policies is to constitute a liberal post-colonial poor, one who is eminently less threatening to the political stability of imperialist capitalism. My research shows that the state can mobilize place-based policy as a modality of neo-colonial pacification. Not reducible to a product of neoliberalization, such a policy recomposes colonial relations of domination by moderating violence and pacifying perceived threats to the existing order.

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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0270,030
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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