Being from a Bad Neighbourhood: Confronting Bad Decision Discourses in the Impoverished Inner City
Notice bibliographique
Résumé
This article confronts mainstream discourses about poverty and inner city poor neighbourhoods. It argues that the ways that poverty and poor inner city neighbourhoods are made publicly known in writing and through visual representations present problems such as overpowering structural causes of health and illness, reifying false dichotomy of us and them, and normalizing people living in poverty or working poor people as de facto vulnerable. This can happen when the social relations that govern poverty and sustain human suffering eschew the social relations that produce these experiences. Taking these relations as the objects of analysis, this article focuses sociologically on the Dundas/Sherbourne neighbourhood in Toronto, Canada, as the terrain of inquiry. The aim here is to contribute to analyses of the political, social, and economic determinants of health as well as to critiques of bad-neighbourhood and bad decision discourses. To do this, it bridges visual practice with critical social analysis: drawing together the authors’ individual practices as visual artists, marshaling their social positions as residents of the adjacent St. James Town neighbourhood, and sharing their experiences of the Dundas/Sherbourne area. They employ insights from sensory ethnography and street photography to offer an alternative source of knowledge about the poor inner city that contrasts and contests mainstream ways of knowing these same spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,107 |
| Communication savante | 0,023 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».