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Enregistrement W7128219259 · doi:10.14324/111.444.amps.2025v31i1.005

Rethinking China’s danwei: lessons from the UK’s housing ‘crisis’

2025· article· W7128219259 sur OpenAlexaboutno aff
Geraldine Dening

Notice bibliographique

RevueArchitecture_MPS · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic housingBeijingChinaImmigrationHousing tenurePublic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under 45 years of neoliberal housing policy, the populations of the world have experienced an appreciably increased housing crisis. This is, first and foremost, a crisis of affordability but it is also a crisis of access, of supply and of quality. The fact these housing crises are occurring in Hong Kong as much as in London, in Vancouver as well as in Beijing – cities that have radically different urban topographies, economies and housing policies – strongly suggests that the usual excuses of insufficient housing densities, lack of access to land, an excess of regulation or an influx of immigrants cannot explain what is a global phenomenon, in both cause and effect. Comparing the regeneration of the UK’s council housing estates with that of a uniquely Chinese type of public housing called the danwei dayuan (work-unit compound), this article outlines some of the key similarities and differences, both economic and social, between policies and practices of public housing and renewal in the UK and China over the last 45 years. Informed by the research and design proposals of Architects for Social Housing CIC, which has pursued research into housing practices and policies for over a decade, this article will propose opportunities for alternative regeneration strategies derived from the respective conditions in the UK and China. To do so, it explores what lessons can be learned from this comparison with a view to increasing the provision, improvement and maintenance of public housing estates and their communities, and – by default – the liveability of our cities.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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