MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388824760 · doi:10.1080/02723638.2023.2268478

Animating the urban: between infrastructure and encounter

2023· article· en· W4388824760 sur OpenAlexaff
Sue Ruddick, Susannah Bunce, Cara Clancy, Bronwyn Clement, John Connors, Leesa Fawcett, Anne G. Short Gianotti, Jacquelyn Johnston, Erin Luther

Notice bibliographique

RevueUrban Geography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonsTerritorialityEnvironmental ethicsCorporate governanceSociologyGenerative grammarPolitical scienceLawBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities play an increasingly crucial role in addressing the accelerating planetary biodiversity crisis. In this special issue, the authors offer generative tools grounded in an other-than-human standpoint inviting us to “think cities” differently. They re-examine the right to the city and a more-than-human commons; evaluate why and when species become “killable”; and rethink territoriality, attending to the ways other-than humans make and remake cities. They reconceptualize the urban as an ecological formation, entangling cultivated, feral and wild systems of governance. They explore policies that fix our views of other-than-humans, and enlist them in human conflicts, disavowing the fluidity of animal lives. They expose the ways other-than-humans suffer disastrous consequences of urban greening policies when not taken into account. Together they demonstrate why urban theorists, must take as starting point Levi-Strauss’ ([1971]. Totenism. Beacon Press, p. 89) admonition that “animals are good to think [with].”

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUrban GeographyMême sujetGeographies of human-animal interactionsTravaux en français237 207