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Enregistrement W4388805857 · doi:10.1080/00223344.2023.2254439

Paradox and Pity: What We Can Learn From Fiji’s Urban Squatter Settlements

2023· article· en· W4388805857 sur OpenAlexfundno aff
Geir Henning Presterudstuen

Notice bibliographique

RevueJournal of Pacific History · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Social Sciences, University of California, IrvineWestern UniversityWestern Sydney UniversityUniversity of Sydney
Mots-clésHuman settlementSociologySettlement (finance)CentralityCitizenshipPoliticsPopulationUrban geographyPolitical economyPolitical scienceGeographyUrban planningLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses what might be gained from placing informal urban settlements at the centre of analyses of contemporary Fiji.Holding around 20 percent of the total population and growing rapidly, these settlements represent significant demographic movement and economic transformations.Analytically, they offer a paradigm shift.Heterogeneous and complex, racially mixed, transient and rapidly changing, squatter settlements are places that challenge many of the taken-for-granted assumptions used to analyse Fiji, including its politics of ethnic division, rigid social hierarchies, and the centrality of village economies.Instead, they offer new insights into the contradictions, ambiguities, and insecurities that come to signify the contemporary moment for many Fiji citizens.Following Brij Lal's later work, I draw upon ongoing ethnographic research in two urban settlements to ask what centring the narratives of urban squatters themselves, in discussions about nation-building, citizenship rights, and social justice, can teach us about Fiji in the present as well as its potential for future transformation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0220,053
Communication savante0,0130,032
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0040,009
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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