Injustice in Urban Sustainability : Ten Core Drivers
Notice bibliographique
Résumé
This book uses a unique typology of ten core drivers of injustice to explore and question common assumptions around what urban sustainability means, how it can be implemented, and how it is manifested in or driven by urban interventions that hinge on claims of sustainability.Aligned with critical environmental justice studies, the book highlights the contradictions of urban sustainability in relation to justice. It argues that urban neighbourhoods cannot be greener, more sustainable and liveable unless their communities are strengthened by the protection of the right to housing, public space, infrastructure and healthy amenities. Linked to the individual drivers, ten short empirical case studies from across Europe and North America provide a systematic analysis of research, policy and practice conducted under urban sustainability agendas in cities such as Barcelona, Glasgow, Athens, Boston and Montréal, and show how social and environmental justice is, or is not, being taken into account. By doing so, the book uncovers the risks of continuing urban sustainability agendas while ignoring, and therefore perpetuating, systemic drivers of inequity and injustice operating within and outside of the city.Accessibly written for students in urban studies, critical geography and planning, this is a useful and analytical synthesis of issues relating to urban sustainability, environmental and social justice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».