‘I’m Not a Tenant They Can Just Run Over’: Low-Income Renters’ Experiences of and Resistance to Racialized Dispossessing
Notice bibliographique
Résumé
Racialized housing markets are a cornerstone of systemic racial inequality in the United States, affecting socioeconomic, wealth, health, and educational outcomes. To enrich critical sociological research on housing, we examine how low-income renters perceive, experience, and navigate racialized dispossessing , or the everyday processes by which people of color are severed from place, home, and stability in rental markets. Drawing on in-depth interviews with 43 low-income American Indian, Black, Latinx, and White renters across two research sites, we find that low-income renters of color routinely experience other-race landlord and property manager non-responsiveness to housing quality and safety issues while White renters experience responsiveness. We also show how renters of color perceive and experience landlords and property managers racializing them as inferior, at times to justify this dispossession. In contrast to most of their counterparts of color, we demonstrate how low-income American Indian renters in our sample with same-Tribe landlords or property managers are protected from the harms their counterparts face. Finally, we show how low-income renters of color use a variety of strategies to resist this racialized dispossessing, often at great emotional or financial cost. We conclude by discussing the implications of our findings for research and housing policy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».