Gentrification and changing visual landscapes: a Google Street View analysis of residential upgrading and class aesthetics in Hamilton’s Lower City
Notice bibliographique
Résumé
Measuring the pace and spatial distribution of gentrification is important to developing policies to mitigate its negative consequences. Typically, this is done through an analysis of census data on demographic, socioeconomic or housing change. However, this approach has numerous shortcomings, including the homogenizing effect on differences within neighbourhoods and the infrequency of census data collection. Visual analysis, particularly when examining multiple temporal views of the same location, has the potential to render visible fine-grained detail about spatial, economic and cultural changes within the urban landscape. Google Street View (GSV) is emerging as a source of repeat photography data. In this article, we employ a GSV analysis within a number of neighbourhoods in Hamilton, Ontario. Coding and analysing GSV images between 2009 and 2021 reveals an array of specific home upgrades, as well as aesthetic changes that reflect middle-class tastes, values and lifestyles that suggest more upgrading than found within conventional statistics or dominant narratives about the city. Mapping these changes paints a complex, and fine-grained, block-by-block picture of gentrification that reveals why some areas are more conducive to gentrification than others. Our analysis is important for critical visual methodologies, theoretical discussions about gentrification and neighbourhood change theories and debates within planning and policymaking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».