Imagining the urban other: Place, abjection, and public views of risk
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the relationship between individual feelings of aversion, fear, and disgust of city spaces and broader systems of cognitive urban zoning. We analyze interviews conducted in four distinct urban areas of Ottawa, Canada, working with an open-ended method to learn about how urban individuals understand the concept of “risk.” We identify fear of crime as a central risk perceived by the respondents and observe how they construct boundaries between themselves and perceived “risky” zones, occurrences, and bodies. Drawing from Kristeva’s theory of abjection, we trace a semiotic system of Othering in the respondents’ narratives, examining the symbolic cleansing that occurs when respondents attempt to differentiate themselves from what they perceive as encroaching Otherness. With focus on claims about four distinct neighbourhoods, we argue that risk in the city is configured through physical and imaginative mobilities, through which inhabitants construct boundaries and attempts to cleanse or purify “risky” spaces. We conclude that the sense of abjection and/or the experience of aversion is a way that fear is mapped onto cities. This research shows how city spaces are zoned through fear-based semiotic systems. We also raise questions about the relationship between these semiotic systems and actual tangible threats in these spaces.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,042 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».