“Nothing says gentrification like being able to order a cortado”
Notice bibliographique
Résumé
Alison Hope Alkon, Yuki Kato, and Joshua Sbicca are the co-editors of A Recipe for Gentrification: Food, Power, and Resistance in the City (NYU Press, 2020). This important new book outlines the ways that food and gentrification are closely intertwined in North American cities—not just in New York City or Vancouver, British Columbia, but in smaller, less obvious places like Portland, Oregon; Oklahoma City, Oklahoma; and Durham, North Carolina. A Recipe for Gentrification makes clear that gentrification processes are both complex and contradictory, combining delicious foods with deep feelings of discomfort as vulnerable communities become even more vulnerable due to rising rents and urban displacement. New opportunities for restaurateurs and diners do not necessarily translate into fair wages, shared profits, or dignified living conditions for residents. This research gives us new tools to critically appraise how changing urban foodscapes can engender displacement but also resistance.Two food scholars and fans of this book, Josée Johnston and Michael Chrobok, were delighted to have the chance to sit down and talk with Alison (AA), Yuki (YK), and Joshua (JS) about their new volume—as well as their broader thoughts on food and gentrification, including beyond the North American urban context. The interview has been lightly edited for clarity and length.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».