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Enregistrement W7132916871

Queering the In-between: Liminality and Environmental Gentrification in Toronto

2024· dissertation· W7132916871 sur OpenAlexaboutno aff
Loren March

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGentrificationQueerRedevelopmentLiminalityNightlifeFeelingPoliticsPerformative utterance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation examines environmental gentrification through the lens of queer affect, looking at two parks-led redevelopment projects in downtown Toronto, Canada: Reimagine Galleria and the Green Line. In it I argue that place-specific affective dynamics and politics shape and drive environmental gentrification processes. I also argue that environmental gentrification shapes people's emotional relationships with the places they live, while altering the more-than-human relations that constitute those places. Using queer affect as a prism through which to examine environmental gentrification as a process, I detail life-altering changes and losses that are happening on the ground as Reimagine Galleria and the Green Line proceed as redevelopment initiatives, as well as how these projects are experienced by people who feel both worried about their survival and place in the world and attached to a world that is slipping away as another one takes shape. A queer approach to examining the feeling of environmental gentrification renders visible a range of complex emotional dynamics and more-than-human relations that shape belonging, exclusion, life, and death in gentrifying space. At the centre of this dissertation is an exploration of how feelings are political, of what kinds of communities they bring together, and of what kinds of solidarities they make possible in the face of gentrification.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0230,027
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
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