Les quartiers résidentiels fermés : une forme ségrégative qui menace la cohésion sociale à l’échelle locale dans les villes latino-américaines?
Bibliographic record
Abstract
Les classes moyennes et supérieures choisissent de plus en plus souvent de vivre dans des quartiers résidentiels fermés (gated communities, en anglais) non seulement aux États-Unis, mais aussi en Amérique latine et dans d’autres régions du monde. La prolifération de cette forme résidentielle n’est pas sans s’accompagner d’enjeux politiques et pourrait mener à une fragmentation accrue des villes, en privant les populations les plus vulnérables d’un accès à des ressources urbaines publiques (infrastructures et services collectifs). L’article propose une analyse géopolitique de cette forme résidentielle dans le contexte latino-américain où elle connaît présentement une forte diffusion. Après une description des principales caractéristiques des quartiers résidentiels fermés en contexte latino-américain, en s’appuyant sur une discussion des notions de ségrégation, de solidarité et de cohésion sociale, l’article montre en quoi les quartiers résidentiels fermés sont des formes résidentielles ségrégatives qui menacent de façon particulière la cohésion sociale dans des villes où les pauvres forment une forte proportion de la population.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".