Multiculturalism, Racism and Infectious Disease in the Global City: The Experience of the 2003 SARS Outbreak in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
The 2003 SARS outbreak in Toronto, which killed forty-four and made hundreds sick, tested the multicultural model often presented as the reason for making that city a livable global metropolis. Billed as the “Chinese disease,” SARS connected seamlessly with previous periods of racializing disease assumed to originate from migrants and foreigners in North America. Yet when restaurants in the city’s three Chinatowns remained empty for weeks and close contact with Chinese citizens was avoided by others in public, the dynamics that unfolded also tied in with a new development in Toronto: the formation of the global city. As news on the SARS outbreak spread and the intricate details of travel patterns and infection-pathways became clearer, the relationships of Toronto diasporic communities and business ties with other globalizing cities like Hong Kong, Guangzhou and Singapore became obvious, and Toronto’s vulnerability in the network of global flows of finance, culture, commodities and people was exposed. Our paper provides a narrative of the racialization of infectious disease in the context of Toronto’s multiculturalism and the region’s formation as a major global city. Providing evidence of racialization in public discourse, everyday practices and institutional policies, we advance the hypothesis that the SARS outbreak strained the usually happy appearance of this particular multicultural urban fabric of diversity. This analysis is part of a long-term research project at York University on SARS and the Global City, which addresses the network connectivity of Toronto in the global city hierarchy; the influence of infectious disease; and the re-scaling of the health governance system in Toronto in the wake of the SARS outbreak.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».