Did Segregation Increase as the City Expanded?
Notice bibliographique
Résumé
Montreal in 1881 was highly segregated along four distinct social dimensions: language, religion, socioeconomic status, and sector of employment. By 1901 the population had doubled, and we examine changes in residential distributions over the two decades. Despite the increased integration of certain groups, segregation remains high, and multiple dimensions are still discernible. In addition to long-established communities of French Canadians, Irish Catholics, and Anglo-Protestants, we see new streams of immigrants occupying their own patches in the urban fabric. To make meaningful observations of sociospatial changes over two decades, we used a geographic information system (GIS) to situate individual census households with spatial precision on 1 of 12,000 lots in 1881 and 30,000 in 1901, so that we could reaggregate them into meaningful districts of different scales and districts with identical boundaries for both years of observation, thereby overcoming the major methodological problems hindering previous comparative analyses. Coupling well-established statistical indexes of segregation and diversity in a GIS framework lends new analytic power to grasp the scale of phenomena and inquire into behavioral choices of nineteenth-century households. The empirical evidence shows how both concentration and diversity were built into the urban fabric. This study also offers methodological cues for comparative studies in other places and periods.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».