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Enregistrement W2794408642 · doi:10.1080/04353684.2018.1428495

Suburban policy mobilities: examining North American post-war engagements with Vällingby, Stockholm

2018· article· en· W2794408642 sur OpenAlexaboutno aff
Ian R. Cook

Notice bibliographique

RevueGeografiska Annaler Series B Human Geography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Economic history of UK and US
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilitiesSuburbanizationMetropolitan areaSociologyUrban policyPolitical scienceEconomic geographyUrban planningPublic administrationGeographySocial scienceEngineeringCivil engineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article calls for a detailed examination of the links between suburbia and the mobilization of policy knowledge. With suburbanization taking place across the world and the expanding literature on policy mobilities having little to say about the suburbs, this article begins to address this important gap in our collective understanding. It does this through a case study of Vällingby, a Stockholm suburb that captured the imagination of many planners and architects outside of Sweden during the 1950s and 1960s. Here the article considers the variegated ways in which planners and architects in North America engaged with Vällingby and used lessons learnt from Vällingby in their working practices. It focuses on the encounters with Vällingby by the New York-based architect Clarence Stein as well as those involved in the planning of the metropolitan Toronto suburb of Flemingdon Park. In so doing, the article demonstrates that suburbs are important sites within the circulation of policy knowledge and that audiences elsewhere engage with such sites in a multiplicity of ways. It also challenges a perception of the USA as an exporter and not an importer of suburban ideas and models.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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