Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ethnicity is a concept employed to understand the social, cultural, and political processes whereby immigrants and their children cease to be “foreign” and yet retain practices and networks that connect them, at least imaginatively, with places of origin. From an early juncture in American history, ethnic neighborhoods were an important part of such processes. Magnets for new arrivals, city neighborhoods both emerged from and reinforced connections among people of common origins. Among the first notable immigrant neighborhoods in American cities were those composed of people from the German-speaking states of Europe. In the second half of the 19th century, American cities grew rapidly and millions of immigrants arrived to the country from a wider array of origins; neighborhoods such as the New York’s Jewish Lower East Side and San Francisco’s Chinatown supported dense and institutionally complex ethnic networks. In the middle decades of the 20th century, immigration waned as a result of legislative restriction, economic depression, and war. Many former immigrant neighborhoods emptied of residents as cities divided along racial lines and “white ethnics” dispersed to the suburbs. However, some ethnic enclaves endured, while others emerged after the resumption of mass immigration in the 1960s. By the turn of the 21st century ethnic neighborhoods were once again an important facet of American urban life, although they took new forms within the reconfigured geography and economy of a suburbanized nation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».