“Currying favour with the locals”: Balti owners and business enclaves
Notice bibliographique
Résumé
The often‐dynamic presence of South Asians in particular economic activities has prompted ambivalent responses from policymakers. For some, there is encouragement to “break out” from ethnic niche businesses like lower‐order retailing and catering. Another ploy is to promote a strategy of “‘ethnic advantage” by exploiting “cultural” features of a particular community. Examples include the marketing of what can be termed “ethnic enclaves” like “Chinatown” in Manchester and “Little Italy” in Boston (USA). This paper reports on an initiative to exploit the tourist potential of South Asian cuisine by developing a “Balti Quarter” in Birmingham. The results highlight a number of key issues involved in operationalising this increasingly popular strategy. First, the unitarist conceptualisation of the notion of an ethnic enclave obscures the harshly competitive environment that small ethnic minority firms like those in the “Balti Quarter” have to operate in. Second, the often ad hoc way in which such inner city areas are regulated (through planning guidelines) can intensify the competitive pressures facing many firms in the area. Finally, the “external” focus of the initiative runs the risk of masking chronic issues within the firm (e.g. poor working environments) which policymakers should be equally concerned with.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».