Trading Facilities and Socio-spatial Character of Informal Settlements: The Case of Mlalakuwa in Dar es Salaam, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Informal settlements constitute the largest means of habitation in the urbanizing world especially in the developing countries. In Dar es Salaam, informal settlements serve over 75% of the population. Among the often-mentioned characteristics of informal settlements include the dominance of informal economic activities. In particular, spaces for trading activities are observed to be randomly distributed in the informal settlements as they serve for the everyday life of its dwellers.However, little had been studied and analysed on the role of trading in shaping socio-spatial character of informal settlements. The aforesaid called for the need to investigate the underlying trading processes and products that characterise the setting of informal settlements. Using Mlalakuwa settlement in Dar es Salaam as a case, this paper maps and analyzes the social and institutional context of trading facilities and the resulting spatial character of informal settlements. One of the key findings in this paper is that trading activities along the main roads transform most of the bounding residential houses into trading facilities. The nature and character of trading facilities appear to define the spatial character of informal settlements in the context of the coexistence of formal and informal systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».