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Enregistrement W4286499107 · doi:10.1111/taja.12432

An introduction to ‘Making the city “home”: Practices of belonging in Pacific cities’

2022· article· en· W4286499107 sur OpenAlexaff
Daniela Kraemer, Monika Stern

Notice bibliographique

RevueThe Australian Journal of Anthropology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTContext (archaeology)SamoanExhibitionSociologyUrbanizationPoliticsGeographyPolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is estimated that by 2050, 50% of Pacific peoples will be living out their full lives in cities and towns throughout Oceania and around the world. Over the last 35 years, previous patterns of circular migration have been giving way to permanent urban settlers and to generations born and raised in urban places. These ‘urbanites’ demonstrate a firm commitment to urban living in both the present and the future. In the cities, Pacific people have been building roots and making the city ‘home’. This special issue focuses on some of the diverse practices Pacific urbanites employ in creating ‘home’, which we define as the context where they centre their social, cultural and economic worlds and the place in which they see themselves living out their aspirations and future life course. Practices range from the use of graffiti, sharing music, playing reggae, the role of artists and exhibitions, and mobile phone use. In doing so, this special issue contributes to a growing body of work focused on the ways urban‐based Pacific peoples contest essentialising stereotypes that deny their legitimacy and dismiss their urban experiences as less authentic. The collection of papers demonstrates how Pacific peoples are imagining and demonstrating their identities as Pacific urbanites reflecting their commitment to an urban Pacific, national, cultural and political belonging.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,338 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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