Notice bibliographique
Résumé
It is well understood that capitalist systems maintained by cities result in unequal distribution of economic growth, resources, and opportunities. One central dynamic contributing to these socio-spatial inequalities stems from asymmetrically distributed resources for care. Caring is a fundamental human activity that involves an attentiveness to the needs, vulnerabilities, and well-being of others. However, in many cities today, particularly in North America, political ideologies understand care as individual responsibility and achievement. Yet, at the same time, cities are also repositories that generate resistance toward inequality. Metropolises are thus beginning to factor in new ways to make care possible. This paper therefore asks: how is care, in all its forms, made possible by cities? To answer this question, it explores a city's capacity to care in ways that include but also exceed social and welfare policies. This is achieved by examining the development and operation of a pilot food incubator program in Toronto. It does so by employing community engaged research and interview strategies to make sense of the power relations between the program actors through a ‘caring with’ lens. Engaging such strategies while focusing on care reveals novel municipal governance perspectives on the one hand. On the other it offers practical implications by illustrating the program's efficacy in accomplishing its goals. Making sense of the relationship between metropolises and care, this paper argues that cities ought to be judged not on how economically competitive they are, but on how they best foster care for people and future generations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».