Fantasy visions, Informal Urbanization, and Local conflict: Contradictions of Smart City imaginaries in India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Smart city imaginaries have emerged in southern cities driven by neoliberal logics in the urban space. In the Indian context, much scholarly work in India has continued to engage with sweeping accounts of cities as opposed to detailed empirical studies. In this paper, I attempt to address this gap through an in-depth ethnographic inquiry of a slum redevelopment project(part of Smart city initiative) in the city of Bhubaneswar, India. I seek to understand ways in which smart city initiatives influence the everyday life of the marginalized urban slum dwellers. Drawing on participant observation; document analysis; and semi-structured interviews, I put forth three key findings from the study that advance the notion that Smart Cities initiatives in Indian cities actively marginalize the slum dwellers by attempting to dominate through inclusion. I borrow from Foucauldian concept of ‘counter-conducts’ and its reimagination in planning by Huxley (2017) to demonstrate that smart cities discourses are counter-intuitively resulting in emergent spaces of resistance in the form of counter-hegemonic practices, thus allowing spaces for evolution of discourse from unfamiliar territories. I conclude by discussing that city planning and governance pathways in India risk creating complicated path dependencies that can lead to state-citizen conflicts in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,051 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».