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Enregistrement W4396573630 · doi:10.1007/978-3-031-55680-7_12

Suburban Migration: Interrogating the Intersections of Global Migration and Suburban Transformation

2024· book-chapter· en· W4396573630 sur OpenAlexaff
Zhixi Cecilia Zhuang

Notice bibliographique

RevueIMISCOE research series · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformation (genetics)Economic geographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Suburbanisation as a global phenomenon has presented multifaceted patterns of evolution and transformation in various contexts. Migrant settlements in suburban spaces just add more complexities to suburbia by bringing diverse demographics, (inter)cultural practices, new built forms, and new meanings of space and community. These migrant spaces challenge conventional suburban socio-spatial organisations of land, infrastructure, and resources as well as suburban governance, planning, and design. The manifestations of migrant suburbs where diversity and urban growth are juxtaposed inevitably present profound implications for governments, practitioners, and academics in a myriad of ways, such as changing land uses and physical forms (e.g. neighbourhood characters), competing claims for space and rights to the city (e.g. who has the access), and increasing awareness of equity and social inclusion (e.g. who belongs to and in the community). This chapter draws on the migration-related suburbanisation processes in different contexts and applies the theory of the production of space to cast light upon the narratives of everyday suburban life, diversity management, growth and development, policy and governance, and socio-spatial (in)equity and (in)justice.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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