People and politics: Urban climate resilience in Phnom Penh, Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth Cambodia has experienced over the past two decades has resulted in a dramatic transformation of its built environment, in particular, its largest city, Phnom Penh. The shape this urban development has taken echoes that of many developing countries whose urban landscape features gleaming skyscrapers, apartment buildings, and edge-city projects spread across a rapidly expanding urban area. Such a pattern of urbanization is occurring in Phnom Penh while the city faces increased flooding, lack of adequate urban infrastructure, and vulnerability to impacts of climate change. At the same time, embedded within national policy discourses of climate change and social/economic planning, and backed by international donors, are calls for strengthening or developing resilience. Yet, in the city there are signs of land dispossession, marginalization, inequality, and exacerbated poverty. In parallel to high-level discourses of urban resilience, on the ground there have been “everyday forms of resilience” that show how people enact and build resilience through collective action and advocacy for the rights of the urban poor. In reconciling this dichotomy, we argue that the continued reproduction of a technocratic-focused discourse on resilience in Cambodia by national and international actors overshadows the everyday contestations, strategies and resilience-making practices of people in urban areas. Through three examples, we showcase the varying ways in which these contestations and strategies occur in, and despite, an environment of suppression, and how they are challenging the status quo. In doing so, we shed light not only on the politics of resilience but, more importantly, the implications of the political agendas that ultimately contribute to exacerbating vulnerabilities of urban residents, even as calls continue for increased urban “resilience.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».