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Enregistrement W4405875939 · doi:10.13001/jwcs.v9i2.9253

High S. (2022) Deindustrializing Montreal: Entangled Histories of Race, Residence, and Class. McGill-Queen’s University Press

2024· article· en· W4405875939 sur OpenAlexaboutno aff
Jill A. Schennum

Notice bibliographique

RevueJournal of Working-Class Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueen (butterfly)Race (biology)ResidenceClass (philosophy)GenealogySociologyHistoryDemographyGender studiesComputer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historian Steven High adds a beautifully nuanced account of Montreal to the literature on deindustrialization with his new book, Deindustrializing Montreal.High's expertise on deindustrialization, as evidenced in one of his prior books, Industrial Sunset: The Making of North America's Rustbelt, is applied to this study of two working-class neighborhoods in Montreal.He understands Montreal as a revivified, thriving city but one in which postindustrial development plays itself out unevenly across lines of class, race, and residence in two communities.High structures the book as a comparative study of Point Saint-Charles and Little Burgundy, two working-class neighborhoods in Southwest Montreal, one white and the other multiracial.The book takes the reader through waves of deindustrialization: the decline of the railroads with the growth of automobile culture; the closing of the Lachine Canal to ship traffic; and shutdowns, over decades, of the many factories along the banks of the canal.It also explores the histories of changing social policy in and around cities, exploring the impact of suburbanization, urban renewal, and gentrification on these neighborhoods.High's histories are supported by his in-depth, long-term, ethnographic work in these two communities.Steve High lives in Point Saint-Charles, has worked extensively with students and community partners in both neighborhoods, has collected oral histories, planned public events, conducted neighborhood walk-throughs and engaged with local institutions for more than 15 years.This long-term, deeply embedded research results in incredibly rich archival materials, including oral histories, photographs, and primary documents, most of which have been collected by High and his students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,008

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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