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Enregistrement W4416574576 · doi:10.1080/00330124.2025.2582176

From Hidden Geographies to “Lived, Possible, and Imaginative Geographies”: Making a Just City, for Whom and Where?

2025· article· en· W4416574576 sur OpenAlexaff
Guo Chen, Aimi Hamraie, Vanessa Banta, Lindsay Blair Howe, Debanuj DasGupta

Notice bibliographique

RevueThe Professional Geographer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity of California Humanities Research Institute
Mots-clésGeographerField (mathematics)Key (lock)Narrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuing from a well-received The Professional Geographer Focus section on hidden geographies published in 2023, this sequel invites authors to contribute further to the theme, focusing on hidden geographies in cities. This opening article begins by laying out the context, including recent theoretical turns, a call to shift attention to what makes a just city, contestations of the concept of (social) justice, and calls for inclusive theorization and attention to intersectionality. A search in The Professional Geographer since 1949 generates a lineage of powerful scholarship on social justice and the city, with ethical calls and interventions from marginalized geographers and those from outside the North American centers of the profession. This essay also introduces four article by geographers and urban scholars based on their field work across five continents (on urban ableism in U.S. and European cities, caring for indebted migrant workers in Dubai, infrastructural violence and oppression of low-income fathers in greater Johannesburg, and LGBTQ refugees and queer transnational communities in Buenos Aires). The articles enable a praxis of mainstreaming the “lived, possible, and imaginative geographies” and of what justice, for whom, and where.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,083
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,349
Écart entre enseignants0,324 · 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'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
Publié2025
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Résumé présentoui

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