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Enregistrement W4406961447 · doi:10.15273/jue.v15i1.12373

The Politics of Property: Place-Making in Una, Saxon, and Arcadia

2025· article· en· W4406961447 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Buckmaster

Notice bibliographique

RevueJournal for Undergraduate Ethnography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural History and Identity Formation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcadiaPoliticsProperty (philosophy)Political scienceSociologyArtPhilosophyEpistemologyLawArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Una, Saxon, and Arcadia are three neighborhoods in Spartanburg County, South Carolina undergoing an era of neighborhood re-organization, change, and development. As historic textile mill villages from the county’s age of industrialization, the Una, Saxon, and Arcadia neighborhoods today are characterized by privately-owned, mid-century mill homes and a high population of renters. Neighbors are concerned about the dilapidated housing stock falling into disrepair and the resulting impacts of abandoned and condemned properties. To advocate alongside Una, Saxon, and Arcadia residents for equitable neighborhood investment, our research team conducted two years of mixed-method ethnographic research across the three neighborhoods to determine the impacts of abandoned and condemned properties on neighborhood wellness. Through our research collaborations, our team identified deeply personal and political associations between residents, their homes, and their stake in the Una, Saxon, and Arcadia community. Advocating for equity in Una, Saxon, and Arcadia cannot be simplified to one policy recommendation or development plan. Rather, collective organization and engagement amongst residents bolstered by key stakeholders, such as the county, may provide an equitable and inclusive path to reimagining neighborhood futures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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