Residential Micro-Segregation and Social Capital in Lima, Peru
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the bidirectional relationship between residential micro-segregation, in the form of built barriers to mobility, and social capital. I engage with two bodies of the literature. On the one hand, I critique a widespread top-down model of residential segregation. This model suggests that higher-status groups drive segregation through direct (e.g., secluded neighbourhoods) and indirect (e.g., by funnelling housing demand) measures. On the other hand, I provide evidence of the bounding effects of segregation on social capital. While some scholars suggest residential homogeneity favours social capital, others argue that benefits occur within privileged neighbourhoods. The effects of segregation on social capital are less clear at lower scales and in highly unequal Global South cities. My argument is twofold. First, I uncover the dynamics of segregation below the neighbourhood scale. I use the notion of horizontal micro-segregation to identify the social and spatial conditions associated with a higher concentration of street-level segregating infrastructure. My methodological approach draws on data for all residential blocks in Lima, Peru (N = 99,685). I find that suburban-inspired urban design is positively associated with micro-segregating infrastructure, upon controlling for other factors such as socioeconomic status, density, and urbanization age of each block. Second, I provide evidence of the bounding effects of segregation on social capital. Using ten waves of the Lima Cómo Vamos survey (2010–2019), I show that micro-segregating infrastructure is associated with higher trust in neighbours and lower civic engagement. These findings indicate that exposure to segregation affects social capital within and across secluded neighbourhoods throughout the socioeconomic spectrum.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».