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Enregistrement W3139204366 · doi:10.1007/978-3-030-66073-4_4

Why Gayborhoods Matter: The Street Empirics of Urban Sexualities

2021· book-chapter· en· W3139204366 sur OpenAlexaff
Amin Ghaziani

Notice bibliographique

Revue˜The œurban book series · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGentrificationHuman sexualitySociologyAppealUrban politicsPoliticsGender studiesPolitical scienceGeographyEconomic geographyEconomic growthEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Urbanists have developed an extensive set of propositions about why gay neighborhoods form, how they change, shifts in their significance, and their spatial expressions. Existing research in this emerging field of “gayborhood studies” emphasizes macro-structural explanatory variables, including the economy (e.g., land values, urban governance, growth machine politics, affordability, and gentrification), culture (e.g., public opinions, societal acceptance, and assimilation), and technology (e.g., geo-coded mobile apps, online dating services). In this chapter, I use the residential logics of queer people—why they in their own words say that they live in a gay district—to show how gayborhoods acquire their significance on the streets. By shifting the analytic gaze from abstract concepts to interactions and embodied perceptions on the ground—a “street empirics” as I call it—I challenge the claim that gayborhoods as an urban form are outmoded or obsolete. More generally, my findings caution against adopting an exclusively supra-individual approach in urban studies. The reasons that residents provide for why their neighborhoods appeal to them showcase the analytic power of the streets for understanding what places mean and why they matter.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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