University Land Grabs: Indigenous Dispossession and the Universities of Toronto and Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Whether leased or sold, Indigenous land provided the endowment capital for new universities in the nineteenth century. Many institutions of higher learning – including the universities of Toronto and Manitoba – began as large-scale landowners. By 1828, Toronto’s university still held more than two hundred thousand acres of land, an area larger than the present-day city of Toronto. The extent of university landholding in settler societies, however, has often been missed because the land parcels assigned to universities were both larger than, and distinct from, their campuses. This article accordingly examines how landholding undergirded Canadian universities’ development in the nineteenth century, taking the University of Toronto and the University of Manitoba as its focus. It argues that land was the essential ingredient in university building in both Ontario and Manitoba, linking these new universities’ establishment and subsequent wealth to Indigenous dispossession. Using Indigenous land to finance higher education was not unique to these universities nor to Canada. Yet, across settler societies, university landholding made institutions of higher education the beneficiaries of Indigenous removal and agents of colonization. In addition, once in operation, these new universities would also produce knowledge about land and its cultivation. Inspired by the growing field of European agricultural science, Canadian universities with land endowments professionalized the study of branches of knowledge like agriculture and engineering, displacing Indigenous ways of being and thinking about land. The effect of this knowledge valuation is still felt today. The products of university agricultural research – from nitrogen fertilizers to hybridized corn – profoundly transformed landscapes and altered local ecologies in line with settler knowledge systems and desires.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».