From Industrial Garden to Food Desert: Demarcated Devaluation in the Flatlands of Oakland, California
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A dilapidated liquor store stands at the corner of 17th and Center in West Oakland. With its plastic sign cracked and yellowed, its paint pockmarked and peeling away in long lesions from the store’s warped clapboard siding, it could be a cliched metaphor for the decay of America’s “inner cities” during the postindustrial era (figure 5.1). But it is also representative of the disproportionate number of liquor stores in urban communities of color. Establishments such as these often serve as the sole food retailer in areas that planners and food justice activists have come to call “food deserts.” A recent report to Congress by the USDA Economic Research Service defines food desert as an area “with limited access to affordable and nutritious food, particularly such an area composed of predominately lower income neighborhoods and communities” (USDA 2009). A number of articles and reports over the last few years have attempted to characterize and identify food deserts in the United States, Canada, Britain, and Australia. Most have concluded that in the United States, food deserts disproportionately impact people of color (Smoyer-Tomic, Spence, and Amrhein 2006; Beaulac, Kristjansson, and Cummins 2009). While many studies have drawn spatial or statistical correlations or both between race and the absence of supermarkets (Raja, Ma, and Yadav 2008; Lee and Lim 2009; Zenk et al. 2005), researchers have also found that small corner stores and ethnic grocers are abundant in these food deserts (Short, Guthman, and Raskin 2007; Raja, Ma, and Yadav 2008). Nevertheless, fresh and nutritious produce is rarely available at these small stores, and the type of food generally tends to be of poorer quality and less healthy, high in sugars and saturated fats (Cummins and MacIntyre 2002). Food access in Oakland’s food deserts falls under a similar rubric. The socioeconomic terrain demarcating poverty and affluence in this Bay
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle