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Enregistrement W7115713601 · doi:10.4324/9781003635550-13

Not in My Back Yard, Not My Problem

2025· book-chapter· en· W7115713601 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilencePower (physics)PhenomenonSocial issuesMental healthNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One need not look to the Global South or conflict zones worldwide to find marginalized and oppressed communities. Canada has one of the highest living standards in the world. Yet, many of our citizens live unhoused or with unstable power, undrinkable water, and insecure food supply. In the larger urban centres people seem to have become accustomed to stepping over unhoused people who are dying in the streets, or they avoid visiting the impoverished core neighbourhoods altogether. Countless individuals suffer from mental health challenges or addictions exacerbated by poverty. Most will not act unless they cannot avoid what is occurring in their own backyard. Society would rather hide the undesirable lifestyles and way of life of the homeless, poverty-stricken, criminal, or addicted individuals by congregating them in impoverished neighbourhoods. Many feel that if these social blisters are out of site, and “not in my back yard” (NIMBY) then they are someone else’s problem. We should all feel responsible to overcome this culture of indifference and silence as NIMBYism has a high societal cost to everyone, especially in the city of Winnipeg and other Canadian cities. This chapter explores the phenomenon of inaction, denial, and how the average person is called to act on social issues in their communities. We examine the power of adding to the discourse around social responsibility to raise awareness and inspire people to make positive contributions in their communities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,020
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0060,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,010

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
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