Here Today: Oklahoma’s Ghost Towns, Vanishing Towns, and Towns Persisting Against the Odds. By Jeffery B. Schmidt
Notice bibliographique
Résumé
Schmidt, a professor of Marketing and Supply Chain Management at the University of Oklahoma, is more freewheeling observer than academic historian in his survey of Oklahoma ghost towns and vanishing towns, but he does grapple with a complex question: what leads a vibrant community into a spiral of decline? In a short literature review of other works on the subject, it becomes clear that population decline is the common denominator, but a place need not be devoid of residents to make Schmidt’s list. In fact, some of the towns in the book are enjoying a decent afterlife as tourist destinations. (Have a world-famous hamburger in Meers, Oklahoma, population 0.) This is not the first book on the subject, but John W. Morris’s 1978 book, Ghost Towns of Oklahoma, neglected one of the most compelling categories of abandoned communities in the state, all-Black towns, of which there were once at least fifty. Only eleven such towns remain, leaving ample room for Schmidt to explore how and why such vaunted experiments in African American self-determination declined. The story of Taft (pop. 174) is telling in this regard. Taft businessman William Henry Twine sued a railway for imposing segregation on passenger cars servicing the town, and a depot built with segregated waiting rooms was burned down. Twine feared assassination by White supremacists in nearby Muskogee. The first Black woman elected mayor in the United States occurred in Taft, and a newfound enthusiasm for Black cowboy culture will find much to admire in vanishing towns like Taft, Red Bird, and Clearview.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».