Little Burgundy: The Interwoven Histories of Race, Residence, and Work in Twentieth-Century Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Until the 1950s, most black men in Montreal worked for the railway companies as sleeping car porters, dining car employees, and red caps. The city’s English-speaking black community took root in Little Burgundy because it was close to Windsor and Bonaventure train stations. The area between Saint-Henri and Griffintown, north of the Lachine Canal, in the city’s Southwest Borough, was once known by many names. “Little Burgundy” was invented in the 1960s by city officials to describe their urban renewal plans for the area. If employment mobility was foundational in making this community, it proved just as central in its unmaking in the 1960s and 1970s. The shift from trains to cars and trucks had a two-fold impact on Little Burgundy. First, employment levels collapsed with the decline of passenger train travel, leaving many black men unemployed. Then the state built a highway through the neighbourhood to facilitate the mobility of mainly white suburban workers and consumers making their way to the central city. Next, the neighbourhood was “renewed” on a massive scale. What followed were years of dislocation and crisis. Much of the black community was dispersed as a result. It was no coincidence. The radical restructuring of North American cities disproportionately affected racialized minorities and poor whites. What was different here was that the area’s reputation for being the birthplace of black Montreal emerged after the community had been largely dispersed by urban renewal.
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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 | 0,002 | 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 | 0,028 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».