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Enregistrement W4297814984 · doi:10.46692/9781529205831.002

Crisis and Austerity in Eight Cities: An Overview

2022· other· en· W4297814984 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensYork UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAusterityGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chapter 1 focuses on how the eight cities encountered, worked with and against austerity in the period after the GEC. It begins by providing a flavour of the histories and traditions which contribute to explaining how austerity was experienced and mediated. It then turns to a discussion of Athens, Baltimore, Dublin, Leicester and Montréal, where more-or-less harsh forms of forms of austerity were implemented in the decade after GEC. It then looks at the three cities which, in different ways, provide a contrast with the story of austerity. These are Barcelona, Melbourne and Nantes. It is from these cities, primarily, that positive lessons emerge for charting governing directions beyond austerity. Chapters 2 and 3 build further on these reflections. Urban histories and traditions The eight cities are rooted in very different political systems and traditions. For example, the military coup in Greece (1967–1974) and the Francoist dictatorship in Spain (1939–1975) created highly centralized administrations characterized by repression and the suppression of civil society, which nevertheless survived underground and played crucial roles in the democratic transitions of the 1970s. In contrast, the modern welfare state elsewhere emerged much earlier, for example in Australia or in the United Kingdom after the Second World War, to prevent recurrence of the Great Depression and in response to political demands raised by the working class. While we do not analyse governance trends through the twentieth century, these examples capture something of how the scope for democratic practices, like participation, varied in the aftermath of the war. By the late 1970s and early 1980s the cases had converged to some extent, fitting the model of contemporary capitalist welfare states in different ways (for example Fordist, neo-Fordist or peripheral Fordist). At different points in the 1980s and 1990s, they all experienced periods of retrenchment and restructuring, pursuing marketization agendas that clashed with previous welfare policies and institutional settlements. Some pursued structural adjustments to financial and governance systems in concert with multilateral organizations like the EU and others were influenced by the close ties between Ronald Reagan (USA) and Margaret Thatcher (UK), who enforced (and encouraged abroad) policies of industrial retrenchment, weakened the powers of unions, restructured state apparatuses at all scales (see Chapter 4) and squeezed municipal resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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