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Enregistrement W4394795483 · doi:10.1177/02637758241233899

Capture land as abolition geography: The mutuality of placemaking and flight

2024· article· en· W4394795483 sur OpenAlexaff
Rachel Goffe

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning D Society and Space · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacemakingGeographyEconomic geographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capture land is a Jamaican colloquialism for land that is (or is presumed to be) occupied without the authorization of the landowner. Working through two quotes, “just to make life for a time,” and, “we’ve always been here,” this article examines how the practice of capture indexes abolitionist spatial practices of varied temporalities: rooted in belonging to place, but also alighting provisionally. Through ethnographic research, this article reveals the use of capture for both placemaking and flight, parallel but in tension with the fixity and fluidity inhered in the liberal property regime. Compared with earlier ethnographies of land tenure in Jamaica, this points to an epistemology that is less preoccupied by ownership. What takes primacy is the care for generations of plants, children, rebels, and futures unfolding through “the plot” and its multiple agendas—sustenance (plot of land), refusal (plot to rebel) and the plotting of alternate futures. While here emerges through the spatiotemporalities of life in the interstices of racial capitalism, it also challenges us to reimagine how to think land after colonialism and beyond property. From here, we might imagine simultaneity of apparently discrepant temporalities of Black freedom dreams and speculate on the spacetimes of “freedom is a place.”

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,040
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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