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Enregistrement W3042229121 · doi:10.1111/dech.12595

Security, Resilience and Participatory Urban Upgrading in Latin America and the Caribbean

2020· article· en· W3042229121 sur OpenAlexfundno aff
Tina Hilgers

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Change · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésCitizen journalismResilience (materials science)Latin AmericansState (computer science)Participatory action researchSociologyPsychological resiliencePower (physics)PoliticsCommunity resilienceEconomic growthPolitical scienceEconomicsLawSocial psychologyPsychologyResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In theory, security and resilience in contexts of violence and crime are improved by participatory urban upgrading. Yet, upgrading practices actually demonstrate how vulnerabilities to violence, insecurity and crime are reproduced by state–society and intra‐community power hierarchies. On the one hand, the priorities and perspectives of politicians and bureaucrats continue to take precedence over the needs and demands of residents of marginalized communities, undermining participation. On the other hand, the internal socio‐political structures of marginalized communities complicate the capacity and willingness of residents and external state actors to engage with each other. The result is that upgrading programmes are not particularly successful in ordering development and security or in creating resilience. Internal processes have a greater impact on residents’ choices in their daily struggles to survive and thrive, but the resilience they create is limited because power and resources tend to be centralized and sometimes linked to crime groups. This article uses the cases of Kingston (Jamaica) and São Paulo (Brazil) to highlight these power hierarchies and how they impede the resilience project of participatory urban upgrading processes in contexts of crime and violence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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