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Enregistrement W3125041644 · doi:10.60082/0829-3929.1269

Making a Music City: The Commodification of Culture in Toronto’s Urban Redevelopment, Tensions between Use-Value and Exchange-Value, and the Counterproductive Treatment of Alternative Cultures within Municipal Legal Frameworks

2009· article· en· W3125041644 sur OpenAlexaffvenueabout
Sara Ross

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Social Policy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodificationRedevelopmentValue (mathematics)Urban regenerationSociologyDiversity (politics)Inclusion (mineral)Political sciencePublic administrationEnvironmental ethicsSocial scienceEnvironmental planningEconomyLawEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meaningful diversity and inclusion within today’s cities requires attention on many fronts, including that of city redevelopment strategies and policies. To that end, this article focuses on culture-led regeneration strategies—specifically, those of Toronto’s “Music City” initiative and “Creative City” strategy—and unpacks the mechanics of using culture and heritage as tools for redevelopment where their commodification can reveal the clash between divergent value interests that exist within spaces of culture in the city. Sustainable urban development must carefully account for these divergences to avoid the displacement and lack of equitable accounting of relationally vulnerable individuals, groups, (sub)cultures, and space. Counterproductive effects of culture-led redevelopment initiatives which have, despite themselves, wound up either dismantling or failing to curb the disappearance of the “culture” that served as their initial impetus, are an example of where urban governance and planning have not effectively engaged precarious groups and spaces in the city that are affected by redevelopment strategies and where exchange-value interests have overwhelmed use-value interests to their detriment.

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)0,000
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,949

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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