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Enregistrement W4409384645 · doi:10.1016/j.ccs.2025.100634

Creative improvement, cultural infrastructure and urban zones: a tale of three cities and their cultural districts

2025· article· en· W4409384645 sur OpenAlexaboutno aff
Abigail Gilmore, Claire Burnill-Maier

Notice bibliographique

RevueCity Culture and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Manchester
Mots-clésEconomic geographyGeographyEconomic growthSociologyRegional scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper critically examines place governance and cultural policy decision-making in the context of three cities - Melbourne, Manchester and Toronto. It takes an infrastructural lens to examine the narrative histories and policy rationales for creating spatial zones in which culture is demarcated as an engine for social, cultural and economic development in each of these cities. By contextualising each city in relation to their individual histories, social, economic and political dimensions, the paper offers insights into the global similarities and differences in cultural district development, exposing a reliance on interests and actors that extend far beyond the state. It finds that the zoning of cultural space intermediates these interests requiring balance and oversight to ensure democratic participation and urban justice. • The paper offers a comparative analysis of three cases of cultural ‘zoning’ in city-regions that have dominant ‘creative city’ narratives. • It is based on empirical research including semi-structured interviews, ethnography and policy analysis. • Literature review produces interdisciplinary analytical frame using concepts such as ‘extrastatecraft’, ‘zoning’ and place governance’. • It moves beyond arguments concerning the success or otherwise of cultural districts to explore the spatial dynamics of governance and statecraft.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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