Uncovering Inequalities in Food Accessibility between Koreans and Japanese in 1930s Colonial Seoul Using GIS and Open-Source Transport Analytics Tools
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the disparities and inequalities in food accessibility in colonial Seoul (Keijo [京城] in Japanese, and Gyeongseong [경성] in Korean) in the 1930s, using a geographic information system (GIS) and open-source transport analytics tools. We specifically focused on the unique social standing of people in the colonial era, namely colonial rulers (Japanese) vs. subjects (Koreans) and examined whether neighborhoods with larger proportions of colonial rulers had more access to food opportunities. For a comprehensive evaluation, we computed food accessibility by multiple transport modes (e.g., public transit and walking), as well as by different time budgets (e.g., 15 min and 30 min) and considered various sets of food options—including rice, meat, seafood, general groceries, vegetables, and fruits—when measuring and comparing accessibility across neighborhoods in colonial Seoul. We took a novel digital humanities approach by synthesizing historical materials and modern, open-source transport analysis tools to compute cumulative opportunity-based accessibility measures in 1930s colonial Seoul. The results revealed that Japanese-dominant neighborhoods had higher accessibility by both public transit and walking than Korean-dominant neighborhoods. The results further suggest that inequality and disparity in food accessibility is observed not only in contemporary society but also in the 1930s, indicating a historically rooted issue.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».