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Enregistrement W3196274877 · doi:10.33612/diss.178288002

Lives on Edge: everyday practices of people experiencing poverty in disadvantaged areas

2021· dissertation· en· W3196274877 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedPovertyEveryday lifeContext (archaeology)EthnographyGeographyInequalitySociologyEconomic growthGender studiesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing socio-spatial disparities in Western countries is a worrying trend which harms opportunities for a better future, particularly for people experiencing poverty. While the causes for growing socio-spatial inequalities are connected to global economic currents, the polarizing consequences are experienced in the context of everyday life, by ordinary people in cities, towns, and streets. 'Lives on Edge' aims to comprehend the ways in which people experiencing poverty are affected by increasing socio-spatial inequalities in the context of their everyday lives. Based on three ethnographic case studies in the city of Groningen (the Netherlands), the city of Calgary (Canada), and the rural region of the Groninger Veenkoloniën (the Netherlands), this thesis paints a detailed picture of the everyday practices of people experiencing poverty in these disadvantaged areas and how local socio-spatial developments relate to their experiences. The ethnographic evidence from these case studies demonstrates that participants feel that their everyday practices are increasingly marginalized and oppressed with respect to their social and spatial surroundings. An exacerbating factor in this marginalizing process is the tenacious focus of local socio-spatial developments on appearance, rather than focusing on achieving better prospects for vulnerable residents. As a result, the lives of people experiencing poverty are increasingly on edge.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,011
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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