MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7011248680

The Logics and Logistics of Urban Progress: Contradictions and Conceptual Challenges of the Global North-South Divide

2015· article· en· W7011248680 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueProject Muse (Johns Hopkins University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMegacityLegitimacyRestructuringPoliticsGlobal cityAction (physics)Government (linguistics)Cohesion (chemistry)State (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores contradictions and pitfalls inherent to the binary concept of the North-South divide. Using Savannah, Georgia and Montreal, Quebec as illustrations, we argue that characteristics of what is commonly defined as typically “Global South” can equally be observed in cities that would generally be referred to as “Global North.” The clear-cut distinctions between global cities of the North and megacities of the South are dissipating as cities use strategies of scalar identification to retell their own pasts. However, simply to point to emerging similarities between global cities and megacities is to ignore the underlying material logics of urban development. Rather than completely doing away with socially constructed North-South dichotomies, then, we argue that they serve historically and geographically specific social functions. We contend that narratives of progress and lagged development play an important role in processes of neoliberal state restructuring in that they help to maintain social cohesion and legitimacy for political action despite the material unevenness and crisis tendencies of neoliberalization processes. The logistic infrastructures that support post-industrial urban development patterns serve as a case in point for these irreducible material logics that underpin the hopes for a better urban future.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,078
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProject Muse (Johns Hopkins University)Même sujetNuclear Structure and FunctionTravaux en français237 207