Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a portrait of cultural diversity filtered through a lens of memory, experience and architecture. What does diversity look like? Where do we experience diversity? How unrestrained is our experience of it? Although cultural identity is tied to both personal experience and memory, Toronto’s experience of diversity has evolved with the growth of the city. Consequently, Toronto’s cultural diversity is today experienced through a limited and problematic architectural and marketing-based framework. These frameworks make ethnicity more accessible, but also limit our experience of it. I propose to release these limitations by highlighting the frameworks within which we view our various ethnicities. These are 1) the marketing of ethnic products to consumers (specifically Loblaws Presidents Choice, No Name and Memories Of…products) and 2) architectural uniformity. I examine these issues by recounting personal experiences with my family in South Western Ontario; by conducting a typological study of Toronto’s storefront restaurants – a portrait of a city which expands on the representation of industrial landscapes made by Bernd and Hilla Becher and the study of social types made by August Sander; and through my own experience of the street food and outdoor markets of Thailand. However, to highlight such constraints did not seem enough. So I created a white, unmarked model of a typical Toronto restaurant façade (formerly a shop front.) This tabula rasa suggests the possibility for an alternative strategy by showing the limitations of the channels through which we are forcing cultural diversity. The blank shop front model brings us back to a starting point from which cultural diversity can be reconsidered.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,041 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,026 |
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 ».