Green Structural Adjustment in the World Bank’s Resilient City
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
According to an increasingly prevalent set of discourses and practices within environmental and development finance, cities across the Global South are facing a costly infrastructural crisis stemming from rapid urbanization and climate change that threatens to further entrench poverty and precarity for millions of people. The cost of achieving urban resilience across the world dwarfs available public finance, however, from both development banks and governments themselves. Meanwhile, vast amounts of money on capital markets are searching for profitable investment opportunities. The World Bank is attempting to channel return-seeking investment into urban infrastructure in response to these challenges. To harness this private finance, though, cities must be reformatted in investment-friendly ways. In this article, we chart the emergence of this discourse and associated practices within the World Bank. We call this rescaled and climate-inflected program of leveraged investments coupled with technical assistance Green Structural Adjustment. Drawing on policy documents, reports, and interviews with key staff, we examine programs that include Green Structural Adjustment to show how it aims to restructure local governments to capture new financial flows. Green Structural Adjustment reduces adaptation to a question of infrastructure finance and government capacity building, reinscribing both causes and effects of uneven development while creating spatial fixes for overaccumulated Northern capital in the Global South.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle