Inhabiting habitats of persistent functional segregation in public rental neighborhoods managed by the Instituto de Habitação e Reabilitação Urbana
Bibliographic record
Abstract
A segregação socio-espacial é um fenómeno multidimensional. Manifesta-se na segregação residencial de comunidades que não podem escolher o local de residência (dimensão física), associada à falta de oportunidades proporcionadas pelos serviços de proximidade (segregação funcional). Ambas impõem impedâncias à participação e desencadeiam estigmatização simbólica através da construção de imaginários conflituosos sobre os ‘outros’ conduzindo a formas de segregação relacional. A segregação alimenta-se de múltiplas incompatibilidades (discriminação, diferenciação, marginalização, exclusão) entre as diferentes partes da cidade, criando ou amplificando disfuncionalidades. Neste artigo circunscrevem-se os fatores da segregação funcional, apresenta-se uma metodologia para avaliar a Segregação Funcional Persistente (SFP) e aplica-se essa metodologia a 120 bairros de arrendamento público incluídos no Atlas SIPA de Património (IHRU - SIPA, 2011), geridos pelo Instituto da Habitação e da Reabilitação Urbana. No final apresentam-se resultados sobre a intensidade e os efeitos da perenidade da SFP nestes bairros. Mesmo considerando que os aglomerados urbanos onde foram edificados se expandiram consideravelmente ao longo de 4 ou 5 décadas, a condição de isolamento permanece. Esta segregação funcional é visível na ausente ou exígua dotação de focos de vida comercial e social. São preponderantes as situações de marginalidade face à estrutura comercial e de serviços de proximidade. Nos casos em que existem algumas das amenidades tratadas nesta análise, elas incidem sobre um número residual de bairros e, quando se manifestam, são pouco diversificadas. Estas comunidades acedem a amenidades de proximidade nos bairros que os envolvem. A segregação funcional destes bairros, associada às que lhe são correlativas, mantêm-se ao longo de gerações.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".