Large City Social and Spatial Segregation in Youth's Opinion
Notice bibliographique
Résumé
The article deals with the problem of the socio-spatial segregation of the city as the isolation of social groups in the urban space. As human civilization advances, cities are transformed into "dominant types of settlements", which makes it important to study the phenomena of urban life, including urban social segregation. The major research objective is to analyze the youth' attitudes toward the city as a space of vital activity and to assess the city space segregation of Yekaterinburg. The research methodology combines qualitative and quantitative methods. Methods of collecting primary data were the questionnaire and in-depth interview. 200 young people were questioned at the age of 18 years and older on the basis of the "a sampling in 2015 in the city of Yekaterinburg. Depths interviews with experts (n=15) are applied on purpose to identify main problems of the topic. The investigation has revealed that the city of Yekaterinburg in Russian youth' opinion is divided into specific local units: the core and the periphery. At the same time, the periphery is divided into two large zones: industrial quarter and commune of residence which are located in different parts of the urban space. Two thirds of the respondents are satisfied with their area of residence and 30% of the respondents would like to move to the center of the city. The research has fixed the key issues which exist in the city periphery. The majority of uncontrolled parking lots near residential buildings and transport lines congestion are the main issues of commune of residence. Insufficient territory's cleaning, poor streets lighting and the need for green spaces are the key issues of industrial quarters. The survey has shown that the urban space is divided into three zones: the core (center) with modern buildings of executive housing in which high-income people live, the periphery commune of residence where the middle class lives, and industrial quarters of the periphery where people with lower incomes live. © Published under licence by IOP Publishing Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».