Bibliographic record
Abstract
Depuis le début des années 2000, on observe une véritable transformation des villes métropoles turques en termes d’urbanisation. Les gecekondus disparaissent, de grandes communautés de logement émergent, les frontières urbaines s’élargissent à l’infini. Dans ce contexte, des quartiers entiers disparaissent avec leur population d’origine pour laquelle le centre-ville devient banni et les logements trop chers. Cette injustice socio-spatiale n’engendre pas toujours une contestation visible au sein de la société et l’opinion publique ne semble pas se préoccuper toujours du coût humain de ces politiques d’urbanisation réalisées sous un régime néolibéral et un fonctionnement autoritaire. Cependant, il arrive parfois qu’une résistance émerge et persiste même si elle ne paraît pas au départ visible. L’ambition de cet article est d’étudier, sous l’angle de la politisation et de ses dimensions spatiales, un de ces multiples exemples de résistance qui émergent un peu partout en Turquie. Que peut-on dire de la genèse de cette politisation ? Par quels outils et mécanismes les habitants se mobilisent et se politisent-ils ? Il présentera, enfin, les acteurs de la politisation et les différentes stratégies de résistance à la fois individuelles et collectives qu’ils mettent en œuvre.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".