The Suburban Origins of Redlining: A Canadian Case Study, 1935-54
Notice bibliographique
Résumé
Redlining occurs when institutions decline to make mortgage loans in specific areas. The practice originated in the 1930s, when federal agencies encouraged lenders to rate neighbourhoods for mortgage risk. Since the 1960s, especially in the US, it has been associated with disinvestment, racial discrimination and neighbourhood decline. It has always been viewed as a feature of the inner city. Historical evidence indicates that across Canada the first areas to be redlined were the less-desirable suburbs. Land registry and property assessment data establish the emergent patterns in Hamilton, Ontario. Between 1931 and 1951, institutional lending became a social norm first on new dwellings in suburbs. Individual lenders, previously dominant, were relegated to older inner-city properties or cheaper dwellings in less-desirable suburbs. In 1931, there were only minor geographical variations in the incidence of mortgage finance, and specifically of institutional financing, across the urban area. By 1951, lending institutions, led by insurance companies, were discriminating sharply in favour of the West End, the Mountain and Bartonville, and against those parts of the East End that were unserviced or close to lakefront industry. The evidence for Hamilton confirms that in Canada redlining originated in the suburbs. The same may also be true for US metropolitan areas, although the institutional context was different and relevant data are lacking.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».