Indicators of peace: in Winnipeg, Manitoba, Canada “it depends who you are:” an exploratory case study of the saliency of quantitative positive peace measures
Notice bibliographique
Résumé
Winnipeg is a city regarded in Canada as the city in the middle. It is, in fact, geographically at the heart of the North American Continent. It is also situated currently as a city of prevalent racism and injustice. It is also a city where there is consistent and prevalent peace work as well. It would seem Winnipeg is a city divided. Winnipeg served for thousands of years as a place for Indigenous Nations to gather, trade, and share culture. The decades and centuries that followed first contact replaced these systems with infrastructures and cultures of oppression and violence, exacting painful tolls on Indigenous Peoples and people of colour more generally. Over the last century, however, there have been social, economic, and political shifts in the city toward accepting and embracing the cultural differences it once demonized, effectively beginning the process of erecting shared cultures of peace. The purpose of the exploratory research in this study is to gauge the relative levels of positive peace or social justice in Winnipeg. To accomplish this, I drew four salient quantitative indicators from the proventive critical positive peace assessment known as the peace poles, to test their viability. To serve as a counterweight and balance to test of the measure’s saliency, representatives from four Winnipeg social organizations were undertaken to explore their ideas about positive peace in Winnipeg as the city in the middle. These four organizational representatives come from a few of the most systemically engaged organizations in the city. In this research I explored the ways in which these persons and organizations engaged in the city regarding peace, while afterward running the numbers derived from the peace poles assessment published in the Palgrave Handbook of Positive Peace in 2022. These positive peace metrics—connectivity, political voice, the gini index, and sense of belonging—only further grounded and supported the themes discovered in the interviews.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».