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Enregistrement W4412228491

What does the coast cost? A research agenda

2023· article· en· W4412228491 sur OpenAlexaff
Kristen Ounanian, Matthew Howells

Notice bibliographique

RevueVBN Forskningsportal (Aalborg Universitet) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesLincoln Institute of Land PolicyNational Science Foundation
Mots-clésOceanographyGeographyEnvironmental scienceGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the decided interest in the future of coastal communities and their oncoming transitions, the coasts present a rich context to understand and deconstruct the processes of displacement—enclosure, ocean grabbing, gentrification, financialization—and the potency of adjacency claims. Gentrification scholarship, although expanding from its urban centrism to iterations in rural places, has not paid sufficient attention to coastal areas as a unique subset of the rural and urban. Gentrification’s and ocean grabbing’s connections to financialization are also explored. Our aim is to: (1) identify parallels and gaps specific to coastal communities in ocean grabbing, gentrification, and financialization literatures and (2) formulate a research agenda combining these literatures and applying them to coastal communities to study transition and constructions of adjacency as resistance. While scholars have theorized that the coast’s spatial specificity may enable communities to raise adjacency claims, scholarship has not reconciled the degree to which coastal communities should benefit from marine resources and ocean spaces. We argue that adjacency claims manifest in the resistance toward (a) ocean grabbing, (b) gentrification, and (c) financialization, and come in both literal and figurative formulations. Investigating adjacency claims as forms of resistance to these three phenomena will unite often disconnected research domains and give further insight into constructions of peripherality and forms and effects of displacement.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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