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Enregistrement W4224988089 · doi:10.1111/anti.12837

The<scp>Post‐Political</scp>Violence of Racial Property Regimes: Maintaining Gardens’ Land Insecurity through Abstract Codes in East Harlem,<scp>NYC</scp>

2022· article· en· W4224988089 sur OpenAlexfundno aff
Chantal Gailloux

Notice bibliographique

RevueAntipode · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGentrificationExpropriationInjusticeCommodificationPublic spacePoliticsSociologyPolitical sciencePolitical economyPublic administrationEconomyLawEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Six community gardens on City‐owned land in East Harlem have been evicted and relocated for a private mixed‐income and mixed‐use development under Mayor de Blasio’s citywide affordable housing plan, Housing New York. Although the licence agreements enabling gardeners to use public land contained a clerical error concerning which lots gardeners could use, public–private coalitions generating urban space production forcefully affirmed their authority on the interpretation of documents, feeding into the bureaucratic violence of spatial abstraction and racial land injustice. Licence agreements are devices of control over space and its users, and tools of abstraction toward accumulation and racial capitalism. Black and Brown community gardeners have led efforts of urban regeneration when the City rolled back public services in inner‐city neighbourhoods and appropriated land improvements through licence agreements. Housing New York is now catalysing urban regeneration—or City‐led gentrification—for middle‐income and wealthy earners in neighbourhoods with a past of decline. Through the violent story of spatial abstraction and commodification of land used as community gardens, I show how the contestation around a piece of land during participatory governance unfolds through the state’s demonstration of authority with an aura of legality and transparency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations3
Publié2022
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Résumé présentoui

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