The Spatial Dimensions of Social Capital: Examining the Relation between Built Environment, Communities, and Policy in Canadian and Peruvian Cities
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation proposes an integrated framework to study the impact of the built environment of cities and neighbourhoods on social capital. Drawing on three case studies in Canadian and Peruvian cities, I offer insights into how citizens and policymakers impact the urban landscape and communities’ social milieu. My three guiding questions interrogate (1) the spatial patterns of social capital, (2) the effect of urban elements (e.g., street design, social infrastructure, policy, among others) on communities’ social capital and trajectories, and (3) the role of decision makers (e.g., neighbourhood associations and local authorities) in shaping those urban elements. My approach is centred around the effects of three spatial concepts—density, infrastructure, and design—on neighbourhoods through spatial mechanisms. Specifically, I explore (1) the spatial configuration of social capital, (2) the bounding of social capital through built barriers to mobility (micro-segregation), and (3) the imposition of categorical boundaries via spatially targeted policy. First, I propose that the configuration of cities influences social trust. Amenity rich areas with pedestrian-friendly design create more opportunities for informal interactions, which in turn promotes trust. I elaborate this hypothesis studying Canada’s five largest metropolitan areas: Toronto, Montreal, Vancouver, Ottawa-Gatineau, and Edmonton. The second mechanism suggests that exposure to segregating infrastructure bounds social capital—it becomes more inwardly oriented. Using the case of Lima, Peru, I hypothesize that micro-segregating infrastructure (fences, gates, and walls) bounds social capital across social groups. Finally, I suggest that geographically targeted policy interventions impose social boundaries. Programs designed to strengthen deprived neighbourhoods’ social capital may instead create stigma towards them by categorizing them as “poor” or “in need.” I test this hypothesis using Toronto’s Priority Area Program. In the conclusion, I outline a theory of spatiality and social capital and the opportunities for future research that it opens.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».