Notice bibliographique
Résumé
For South Asian Canadians who migrated to Toronto in the 1970s, the only place for them to purchase and consume South Asian foodstuffs would have been in the area referred to as ‘Little India’, which later developed into what is referred to today as the Gerrard India Bazaar (GIB). Little India is located on Gerrard Street, encompassing the nine blocks from Greenwood Avenue to Coxwell Avenue. The very first South Asian entrepreneur in Gerrard Street was Gian Naaz, who rented the defunct Eastwood Theatre in 1972 and began showing films in Hindi and other South Asian languages. Naaz’s success inspired and attracted other South Asian entrepreneurs, some of whom opened restaurants and grocery stores. These early South Asian businesses on Gerrard Street combatted racism and racial stereotyping and the GIB was a microcosm of the violences South Asians experienced all across Toronto in the 1970s and 80s. As such, this paper tells the story of how South Asians, both them and their businesses, persevered and helped develop the GIB as an ethnic enclave because it allowed South Asians to affirm notions of home and belonging in Canada, all without ever having a distinct residential identity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,071 | 0,033 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».