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Enregistrement W2899060631 · doi:10.1177/0042098018793032

‘Does Africa not deserve shiny new cities?’ The power of seductive rhetoric around new cities in Africa

2018· article· en· W2899060631 sur OpenAlexafffund
Laurence Côté‐Roy, Sarah Moser

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésRhetoricVisionFrontierArgument (complex analysis)SociologyEliteModernityPolitical economyModernization theoryThe ImaginaryPolitical scienceCriticismNarrativeStakeholderPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the emerging new master-planned city-building trend on the African continent. Situating our research within urban policy mobilities literature, we investigate the ‘Africa rising’ narrative and representation of Africa as a ‘last development frontier’ and ‘last piece of cake’, an imaginary that provides fertile ground for the construction of new cities. Building upon research on the practices of ‘seduction’ that facilitate urban policy circulation, we argue for the relevance of critically examining elite stakeholder rhetoric to understand the relative ease with which the new city development model is being promoted in Africa. We investigate the enablers, advocates and boosters of new cities, represented mainly by states, corporations, non-profits and consultants to render visible the complex networks of relations and private interests that support and enable the creation and circulation of the new cities model in Africa. We also analyse the pervasive ‘right to development’ argument among African elites, which precludes criticism of new city ventures and circulates problematic assumptions about modernity and development. We conclude by discussing how stakeholder rhetoric limits the range of urban visions that are put into circulation and mobilized for Africa’s urban future.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,032
Communication savante0,0090,016
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations135
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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