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Enregistrement W7100133860

Evidence from the Study of the Social Dynamics of Economic Performance

2016· article· en· W7100133860 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsClass (philosophy)Social classInequalitySocial dynamicsDimension (graph theory)Social inequalityDynamics (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We contribute to a revised politics of class in urban development by draw-ing on recent theoretical work on class tensions and inequalities as a barrier to more egalitarian and sustainable economic development. We provide evi-dence from an empirical study of the social dynamics of economic perfor-mance in the city of Kingston, Ontario, to argue that class politics is a key dimension of social dynamics in this unusually segmented and spatially segre-gated Canadian city. Our findings suggest that poor economic performance can be understood through a class lens in two ways. First, “creative class” economic development strategies and growth machine politics perpetuate economic stagnancy because they fail to confront underlying class inequali-ties. Second, the absence of collaborative and socially inclusive leadership—a contributor to poor economic performance—emerges when local institu-tional leaders fail to find common ground over social problems. We con-clude with questions about how policymakers can alleviate class divides for better economic performance as well as contribute to the new debates in the literature on class and urban development. at PENNSYLVANIA STATE UNIV on May 12, 2016uar.sagepub.comDownloaded from

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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