MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3082440050 · doi:10.1177/0042098020945247

Transnational gentrification: The crossroads of transnational mobility and urban research

2020· article· en· W3082440050 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensSt. Thomas University
Organismes subventionnairesUniversity of Warwick
Mots-clésGentrificationUrbanizationEconomic geographyConsumption (sociology)GlobalizationReal estateValue (mathematics)Order (exchange)Economic growthSociologyGeographyEconomicsMarket economySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This introduction to the special issue introduces the contributors’ articles and identifies key themes relating to how increased transnational mobility has affected urbanisation processes in many cities, resulting in the globalisation of rent gaps. A mix of local and transnational real estate interests work to attract higher-income lifestyle migrants and tourists, often from higher-income countries to lower-income urban space in order to increase its exchange value. In the process, however, they act to reduce the use value of urban space to lower-income residents. The introduction notes that the acceleration of lifestyle mobilities moving through urban spaces, and the development of transnational lifestyles of urban place consumption, have produced new forms of gentrification – not merely the spread of an urban strategy to new cities, but the planetarisation of rent gaps. Transnational gentrification is the form of contemporary urbanisation that occurs as a result of closing these rent gaps through attraction of higher income, transnational migrants, often from high-income countries in Northern Europe and North America.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,246 · 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