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Enregistrement W4414556103 · doi:10.1177/00420980251363750

Disrupted spaces, adaptive lives: Unequal impacts of Hanoi’s first urban railway lines

2025· article· en· W4414556103 sur OpenAlexafffund
Michelle Kee, Sarah Turner

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLivelihoodCarvingEthnographyPhotovoiceUrban studiesPovertyCommonsUrbanization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we examine two urban railway projects in Hanoi, Vietnam: Line 2A, operational since 2021, and Line 3, currently partly operational and partly under construction. Despite high hopes for these 'sustainable' transportation projects, little scholarly attention has focused on the inequities and negative impacts associated with their construction and operations. Specifically, the displacements and insecurities faced by Hanoi residents living or working along these lines have been largely overlooked. Drawing on conceptual debates from the recent infrastructure turn, we examine how Hanoi's first two urban railway lines have disrupted the lives and livelihoods of local residents. Our findings are based upon in-depth qualitative fieldwork conducted in 2019, 2022, and 2024, including interviews, a photovoice project along Line 2A, and an ethnographic case study of an alley partly destroyed by Line 3's construction. We find that the land acquisition and construction processes have inflicted infrastructural violence on numerous nearby residents and workers, creating categories of 'lucky', 'unlucky', and 'least lucky' residents. We investigate how some residents are adapting by establishing new livelihoods beneath or alongside the lines, carving out opportunities in otherwise underutilised spaces. We argue that these individuals are engaging in careful urban spatial politics to navigate the impacts of these projects while avoiding conflict with urban officials focused on 'modernisation' discourses.

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)0,001
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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