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Enregistrement W2931509134 · doi:10.1177/0308518x19840365

Strategizing the for-profit city: The state, developers, and urban production in Mega Manila

2019· article· en· W2931509134 sur OpenAlexaff
Morgan Mouton, Gavin Shatkin

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in Asia
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversité Sorbonne Paris CitéNational University of Singapore
Mots-clésReal estate developmentMetropolitan areaUrban planningReal estateBusinessAutonomyEconomic growthEconomic systemEconomicsPolitical scienceFinanceEngineeringCivil engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the evolving role of real estate developers in the wider metropolitan region of Manila, the Philippines. We argue that, given the relational nature of these actors, they are a relevant object of analysis for the formulation of “mid-level” theories that take into account both global, macroeconomic trends and local, history-dependent contingencies. As we consider developers’ activities and interactions with a wide range of public and private actors, we retrace their gradual empowerment since the beginning of the postcolonial period. As a handful of powerful land-owning families created real estate development companies, urban production quickly became dominated by a strong oligarchy capable of steering urban development outside the realm of public decision-making. Philippine developers subsequently strengthened their capacity by stepping into infrastructure provision, seemingly expanding their autonomy further. More recently, however, we argue that while the role of private sector actors in shaping urban and regional trajectories has scaled up, their activities have been tethered more strongly to a state-sponsored vision of change. Both by reorienting public–private partnerships (PPP) toward its regional plans, and by initiating new forms of public–private partnerships that give it more control, the state is attempting to harness the activity of developers. We characterize this shift as a move from the “privatization of planning” to the “planning of privatization” of urban space.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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