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Enregistrement W3165582307 · doi:10.1177/00131245211004553

Safety and Inner City Neighborhood Change: Student and Teacher Perspectives

2021· article· en· W3165582307 sur OpenAlexafffundabout
Sejal Patel, Miad Ranjbar, Tawnya C. Cummins, Natalie Cummins

Notice bibliographique

RevueEducation and Urban Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaRyerson University
Mots-clésRelocationMetropolitan areaSociologyInner cityPsychologyCriminologyPublic relationsPedagogyEconomic growthPolitical scienceSocioeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of mixed-income communities in public housing neighborhoods is a common revitalization strategy in metropolitan areas in North America. This study investigates student and teacher perspectives on safety in a Canadian inner city and marginalized neighborhood undergoing revitalization, alongside the redesign of a local school. The displacement of families and students, tied to housing relocation and student school mobility, resulted in increased concern around bullying, school safety, and displacement of place-based familiarity and social bonds. While most students felt safe at school, they were acutely aware of community level violence, criminal and gang activity in the neighborhood, and racial stereotyping. Students were also generally skeptical that revitalization would address the root causes of violence. The findings support the importance of including children's voices when planning, implementing, and evaluating policy initiatives that directly affect their lives.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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