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Enregistrement W4415381229 · doi:10.1177/02637758251387040

‘Cleaning up’ the neighbourhood: Affective dynamics of environmental gentrification

2025· article· en· W4415381229 sur OpenAlexafffundabout
Loren March

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning D Society and Space · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGentrificationDowntownAssemblage (archaeology)ScholarshipQueerAffect (linguistics)GreeningUrban studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how affect shapes trajectories of environmental gentrification through a study of greening in several downtown neighbourhoods in Toronto, Canada. Following the 1990s, two decades of greening practices in the West End neighbourhoods of Wallace-Emerson, Bloorcourt, Bloordale, and Sterling Junction have produced geographies of exclusion wherein unruly ‘toxic’ beings have been vilified, policed, and targeted for removal. An affective account of gentrification reveals how certain bodies become marked for intentional displacement. The author explores fear as a powerful affective force, used to justify various environmental and affective practices directed towards ‘cleaning up’ the neighbourhood. These practices serve to disrupt existing more-than-human relations, displacing and marginalizing inhabitants who are understood as ‘invasive’ outsiders and as part of an assemblage of waste that must be removed. Drawing upon queer scholarship and theory, this article delves into the place-specific intertwining of environmental remediation or ‘cleanup’ with social cleansing, arguing that invasiveness, toxicity, and non-belonging are affectively produced.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,492

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

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