MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921187285 · doi:10.15273/jue.v9i1.8882

When Your Neighbourhood Changes: Living Through Gentrification in Amsterdam Oud-West

2019· article· en· W2921187285 sur OpenAlexvenueno aff
Sophia Rettberg, Janna Willems

Notice bibliographique

RevueJournal for Undergraduate Ethnography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGentrificationNeighbourhood (mathematics)TourismSociologyDemographic economicsGeographyEconomic geographyPopulationSocioeconomic statusImmigrationEconomic growthSocioeconomicsDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study investigates the lived experiences of gentrification for locals in the urban neighbourhood of Oud-West in Amsterdam. A gentrification policy was used to turn this neighbourhood with a relatively low socioeconomic status and limited property investment into an attractive area of reinvestment and economic activity. For locals, this strategy resulted in changes to the urban landscape, such as soaring housing prices, new investment projects, tourism, and a new, transient, young urban professional group of inhabitants. Following this demographic change, the locals that have not been physically displaced nevertheless experience a sense of displacement. By analyzing the concept of ‘transience’, this study shows how the relatively short and less integrated stay of global young urban professionals results in a perceived loss of social cohesion. Moreover, this young urban professional population’s increasing demand for an ‘Airspace’ type of hospitality radically changes local and authentic businesses, resulting in a perceived lack of diversity and authenticity. Furthermore, locals report how they experience new inhabitants to be less tolerant towards ‘big city life’, and have a stronger sense of malleability.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal for Undergraduate EthnographyMême sujetDiverse Aspects of Tourism ResearchTravaux en français237 207