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Enregistrement W3022577867 · doi:10.1111/tesg.12411

Deconstructing Dominant Narratives of Urban Failure and Gentrification in a Racially Unjust City: The Case of Detroit

2020· article· en· W3022577867 sur OpenAlexaff
Brian Doucet

Notice bibliographique

RevueTijdschrift voor Economische en Sociale Geografie · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGentrificationNarrativeNeighbourhood (mathematics)SociologyPerspective (graphical)Economic JusticeGender studiesRace (biology)Political scienceCriminologyPolitical economyEconomic growthLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Detroit, pockets of gentrification can be found amid larger processes of neighbourhood decline. Emerging gentrification is rapidly shifting the city’s dominant narrative from one of urban failure, to a comeback city. Both these interpretations, however, are problematic. In Detroit, race is central to understanding these narratives and the different meanings of gentrification. In this paper, I draw on in‐depth interviews with key visionaries and community leaders, all of whom share a broad concern for social justice. Two narratives that both challenge the dominant perspectives on Detroit become clear. The first sees gentrification is a necessary evil whose negative effects need to be carefully managed. The second is the perspective from many African American activists that gentrification is part of a continuum of racial discrimination. An analysis of these narratives helps to expose injustices, propose socially‐just solutions and politicise gentrification and its consequences, key elements of critical urban planning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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