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Enregistrement W4407616056 · doi:10.1093/obo/9780190922481-0083

Company Towns in Latin America and the Caribbean

2025· reference-entry· en· W4407616056 sur OpenAlexaboutno aff
Ángela Vergara

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereference-entry
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Zones and Regional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansCaribbean regionGeographyEconomyEconomic growthPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like in other parts of the world, employers in Latin America planned and built company towns and villages to develop extractive industries, make production possible in isolated places, and shape and control the workforce. Company towns contributed to expanding the capitalist and industrial frontier, becoming a common sight from the Andes to the Caribbean coast of Central America. Early studies defined company towns as foreign enclaves and examined the unique characteristics of isolated mining camps and agricultural states. Multinational companies used camps to attract and settle a diverse workforce, and housing, company stores, and social and recreational services were standard, although their quality varied. Companies enforced a strict separation between foreign managers and local workers, a practice that increased tensions and conflicts and undermined the influence of their paternalist agenda. Throughout the twentieth century, large-scale mining and petroleum exploitations radically transformed the local ecology, and the camps and the plants became symbols of modernity but also environmental destruction. Violence also defined the history of export and resource company towns, and many of these places became sites of state and company repression, such as the case of the banana strikes. Recent studies have moved away from a strict definition of enclave, arguing that workers developed many social, cultural, and political connections with the outside world. Except for textile mills and their vilas opérarias in Brazil, classic factory towns, such as the ones that characterized the industrial landscape of the United States, Canada, and western Europe, were less common in Latin America. Instead, large factories built or subsidized neighborhoods and offered some social and recreational services. In some cases, such as the cement, steel, or meatpacking industry, companies were the most important employers. While they did not officially own the town, they exerted a strong influence outside the factory walls. A rich labor historiography has explored the experience of industrial workers, including the impact of company housing and other paternalistic practices. Local history, oral interviews, and a bottom-up approach have contributed to documenting the complexity of workers’ identity, the role of women and families, and the many forms of resistance and adaption. Company towns were also built around railroads, ports, military bases, and construction sites. While these villages varied in size, they usually shared a common discourse and were made not just to house people but to create a modern and loyal workforce. By the end of the twentieth century, neoliberal reforms, industrial restructuring, and privatization of large state companies made company towns obsolete. Processes of closure have been marked by unemployment, displacement, and dispossession, which have had long-term consequences for workers, families, and local communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,180 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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