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Enregistrement W4385838989 · doi:10.1080/07352166.2023.2232061

Exploring place attachment dynamics in deprived urban neighborhoods: An empirical study of Nima and Old Fadama slums in Accra, Ghana

2023· article· en· W4385838989 sur OpenAlexaff
Elmond Bandauko, Akosua Boahemaa Asare, Godwin Arku

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Affairs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlumPlace attachmentResidencePsychological interventionFeelingGeographyPerceptionSocioeconomicsSociologyPsychologySocial psychologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing body of literature on place attachment, research on this topic in the Global South remains limited. This is especially concerning given the significant impact of residential environments, such as slums, on the lived experiences of their inhabitants. This paper addresses this gap by examining the dynamics of place attachment in Nima and Old Fadama, the two largest slums in Accra. Specifically, the study investigates how residents of these neighborhoods perceive their places of residence and the factors that underlie these perceptions. Using semi-structured interviews, we found that some participants in Nima exhibited a generally positive sense of place attachment, while most of those from Old Fadama expressed predominantly negative feelings due to the severe deprivations they endure. This study underscores the need to view slums as complex and dynamic urban conditions rather than static and homogeneous environments. By taking a place-based approach, policymakers can better understand the unique needs and perspectives of slum residents, which is critical for developing effective interventions that promote positive place attachment and enhance the overall well-being of these communities.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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