To leave or not to leave? An analysis of individual and neighbourhood characteristics shaping place attachment in Harare's selected informal settlements
Notice bibliographique
Résumé
Place attachment is one of the important characteristics of sustainable neighbourhoods. The dynamics of place attachment in deprived neighbourhoods remain under‐researched, especially in Global South contexts. This paper examines how individual socio‐demographic and neighbourhood characteristics influence place attachment in Harare's selected informal settlements, namely Hopley, Hatcliffe Extension, and Epworth Ward 7. These neighbourhoods were purposefully selected as Harare's largest informal settlements. The paper uses survey data collected from randomly sampled participants from the three neighbourhoods. These data were analyzed using binary logistic regression. Based on multivariate analysis, long‐time residents were 2.35 times more likely (OR = 2.35, p < 0.01) to report high place attachment, when compared to newcomers. When compared to renters, owner‐occupiers (OR = 2.91, p < 0.001) had higher odds of reporting high place attachment. Participants with savings were more likely (OR = 1.80, p < 0.05) to report high place attachment when compared with those who do not have savings. Neighbourhood reputation and neighbourhood safety positively influence place attachment in Harare's selected informal settlements. Surprisingly, those living in Epworth Ward 7 (OR = 0.48, p < 0.05) were less likely to report high place attachment. Nonetheless, this study demonstrates that residents of deprived neighbourhoods can develop high place attachment with their residential environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».