MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4251453554 · doi:10.32920/ryerson.14647722.v1

Exploring Islamophobia in land use regulations: the case of the city of Mississauga

2021· preprint· en· W4251453554 sur OpenAlexaffabout
Aaliya Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamophobiaMemorializationImmigrationXenophobiaContext (archaeology)RacismSettlement (finance)Public administrationPolitical sciencePraxisSociologyPublic relationsGeographyLawBusinessArchaeologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building community spaces is important for immigrant communities: it helps transform the sterility of an unfamiliar new city into home. Muslims have historically sought to make cities their own by building mosques that have served spiritual, social and symbolic functions as architectural sites. This essay examines what the interplay between settlement of newcomers and new types of land use applications and what it tells readers about municipal gaps in addressing the question of “difference” in Canada using the City of Mississauga as a case study. It starts with a review of the history and context of mosque building in Canada, follows up by examining land use policies in Mississauga, and then looks at controversial mosque development issues by examining official city and provincial documents including one Human Rights Complaint. This paper wraps up by presenting recommendations for municipalities to better navigate the question of difference through policy and praxis. Keywords: Islamophobia, land‐use planning, urban planning, racism, exclusion, xenophobia, Mississauga, public policy

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,816

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,483
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,120 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate Change, Adaptation, MigrationTravaux en français237 207