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Enregistrement W4285116852 · doi:10.1177/23780231221103059

The Dilemmas of Spatializing Social Issues

2022· article· en· W4285116852 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSocius Sociological Research for a Dynamic World · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedNewspaperCategorical variableSociologyStigma (botany)Space (punctuation)Value (mathematics)Political sciencePsychologyMedia studiesLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities have established official neighborhood boundaries for targeted social policy in recent decades. The authors propose that a sociological conception of neighborhoods sensitizes us to the potential consequences of imposing categorical divisions onto a largely continuous urban space. The authors specify this idea in three steps. First, they argue that designations affect people’s behavior toward target neighborhoods. Second, the heterogeneity within official boundaries may lead to informational distortion; disadvantaged areas are denied benefits solely because of location. Third, designations may generate negative reputations for targeted areas or extend existing stigma to new areas. To examine these processes, the authors study Toronto’s Priority Area Program (2006–2013). Difference-in-difference models show significant negative effects of the designation on rent, home value, and building permits. The authors provide evidence of informational distortion through income distribution analysis. An analysis of policy documents, newspaper reports, and secondary literature illustrates the stigmatizing aspects that local community members and observers interpreted about the designation.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0150,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,262 · 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