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Enregistrement W4310059407 · doi:10.1016/j.ugj.2022.11.002

Building new cities in the Global South: Neoliberal planning and its adverse consequences

2022· article· en· W4310059407 sur OpenAlexafffund
Xing Su

Notice bibliographique

RevueUrban Governance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcGill University
Mots-clésNeoliberalism (international relations)AuthoritarianismIdeologyDeregulationUrban planningPolitical scienceEconomic growthPovertyPolitical economySociologyDevelopment economicsPoliticsEconomicsDemocracyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mushrooming new city developments have occurred in many developing countries in the past two decades, which generate profound socio-economic, environmental, and politico-institutional consequences. This article examines how neoliberal planning facilitates and shapes new city projects in the Global South. In particular, this article focuses on three key mechanisms of neoliberal planning that promote new cities: deregulation, authoritarian state intervention, and public-private partnerships (PPPs). The findings suggest that neoliberal planning has been widely employed as a critical tool in developing new cities across the Global South, which has generated detrimental consequences such as social exclusion and inequality, spatial fragmentation, and environmental deterioration. It also finds that deregulation, authoritarian state intervention, and PPPs can work hand in hand in complex and dynamic ways to foster new cities. Although this article does not argue that neoliberal planning is the only mechanism that facilitates new city building, pervasive and variegated neoliberal planning warrants further attention to the interactions between neoliberal planning and new city building. In addition, further research is needed to decipher how neoliberal planning coexists and interacts with non-neoliberal ideologies and practices in new city developments, which is critical for promoting sustainable development.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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