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Enregistrement W4245459443 · doi:10.3138/uhr.46.01.02

Little Burgundy: The Interwoven Histories of Race, Residence, and Work in Twentieth-Century Montreal

2017· article· en· W4245459443 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Steven High

Notice bibliographique

RevueUrban History Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWindsorResidenceRestructuringBoroughNeighbourhood (mathematics)GeographyHistoryEconomic historySociologyPolitical scienceDemographyArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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