Race, Space, and Media: The Production of Urban Neighbourhood Space in East-end Toronto
Notice bibliographique
Résumé
In the last few decades, as Toronto neighbourhoods have become more diverse, they simultaneously have become more inequitable. Poverty and income disparity have increasingly become concentrated along neighbourhood lines. There is, however, little research on the discursive and experiential explorations of people living in these neighbourhoods and how these spaces are produced. This paper centers the culturalist constructions of space and its implications for racialized young people’s negotiations of belonging in an east-end Toronto ‘priority neighbourhood.’ Drawing on a critical framing analysis of newspaper discourses, this paper illustrates how young people who inhabit these spaces are differentially positioned. Through interview data, I examine how youth and youth service providers living in Malvern (a ‘priority neighbourhood’) negotiate production and representation of racialized spaces. Résumé: Au cours des dernières décennies, plus les voisinages de Toronto deviennent plus diversifiés, simultanément ils sont devenus inéquitables. La pauvreté et la disparité des revenus se concentrent de plus en plus le long des quartiers voisins. Il existe cependant peu de recherches sur les explorations discursives et expérientielles des personnes vivant dans ces villes voisines et sur la façon dont ces espaces sont conçus. Cet article se concentre sur les constructions culturalistes de l’espace et ses implications dans les négociations racialisées des jeunes occupant un « quartier prioritaire » du nord-est de Toronto. En se basant sur une analyse critique du recadrage des discours médiatiques, cet article illustre comment les jeunes qui habitent ces espaces sont différemment positionnés. À travers les données des entretiens, j’examine comment les jeunes et les prestataires de services pour les jeunes vivant à Malvern (un « quartier prioritaire ») négocient la production et la représentation d’espaces racialisés.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».