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Enregistrement W4416926311 · doi:10.36939/cjur/vol30no--/art354

The two Torontos: Young people navigating the core-inner suburb socio-spatial divide

2022· article· W4416926311 sur OpenAlexaffvenueabout
Anuppiriya Sriskandarajah

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of urban research · 2022
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInner cityFraming (construction)InequalityGlobal cityContext (archaeology)Diversity (politics)Metropolitan area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2014 Toronto was named ‘Youthful City of the Year’ by the global Youthful Cities initiative. The ranking was supposed to be indicative of Toronto’s progressiveness and as a place where youth are equipped to thrive. Toronto also ranked number one for diversity. Much of Toronto’s celebrated diversity exists in the inner suburbs of the city. The homogenous framing of Toronto as captured by the Youthful Cities initiative neglects the lived realities of young people who live on the fringes of the city. This is heightened in a context of increasing socio-economic inequalities that is spatially concentrated. In this paper I examine how divergences in the city are spatially produced and navigated by young people that live both symbolically and geographically on the fringes. I argue that Toronto is differentiated along lines of race and socio-economic status that is reified through the socio-spatial division between the core of the city and the inner suburbs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0210,012
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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