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Enregistrement W4399291992 · doi:10.1177/02690942241257202

Cultural and creative quarters: An analysis of their problems from a communication approach

2023· article· en· W4399291992 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer García Carrizo

Notice bibliographique

RevueLocal Economy The Journal of the Local Economy Policy Unit · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGentrificationQuarter (Canadian coin)SociologyNewspaperTourismTriangulationPublic relationsIdentity (music)Grounded theoryFace (sociological concept)Participant observationDestinationsGlobalizationMedia studiesSocial scienceQualitative researchPolitical scienceEconomic growthGeographyEconomicsAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous urban and sociological research on cultural and creative quarters has identified gentrification, globalization and lack of citizen participation as key issues hindering the sustainability of these areas. This research analyses these issues from a communication and branding approach in three case studies of cultural and creative quarters in the United Kingdom: Digbeth (Birmingham), St. George’s Quarter (Leicester) and the Ouseburn Valley (Newcastle upon Tyne). In total, 64 participant observations and 24 in-depth interviews were developed. Besides, primary and secondary sources, such as maps, brochures, tourism guides, newspapers and scientific studies about these areas were analysed, thus achieving methodological triangulation. The results obtained were contrasted through Grounded Theory, in a way that data was obtained and iteratively analysed. This study adds new evidence pointing to gentrification and lack of citizen participation as issues that cultural and creative quarters face when being implemented and communicated. Furthermore, a new problem is identified. Namely, the lack of similarity between a quarter’s brand identity (theoretically related to revitalization and renewal) and its brand image (real values associated by their users, linked to insecurity and dirtiness).

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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