Searching for an Authentic Chinatown: Studentification, Intangible Heritage, and Contentious Space
Notice bibliographique
Résumé
Toronto’s Chinatown West is currently undergoing socio-spatial restructuring through intertwined processes of redevelopment, gentrification, and commercial change. In this Major Paper, I examine how the presence of urban universities are triggering much of this transformation. Building on recent global debates about universities and the role of students in neighborhood change, I unpack the effect of higher concentration of students on residential typologies and commercial change; and second, the politics of studentification in Chinatown West. \nOur findings indicate that vertical studentification occurs on both the residential and commercial boundaries of Chinatown. Similarly, an analysis of changes in the commercial orientation and employment patterns of Chinatown shows a move away from employment in retail and offices, into food services and part-time job opportunities catering to youth. Finally, we discuss how the growing intake of international students–particularly from China– in proximity to Chinatown creates new tensions and diverse reactions to neighbourhood change within the existing Chinese community. While some entrepreneurial community members, particularly those representing the business community are pro-growth, other long-term residents are concerned about the displacement caused by studentification and organize to contest new developments. The community responses from the long-term Chinese residents and other members of Chinese diaspora raise important questions on the future of Chinatown, who is Chinatown for, and how might a historically marginalized neighborhood be preserved in a rapidly growing city. The findings also highlight the interconnected nature between higher education institutions (HEIs) and their locality, and the volatility of student-focused neighborhoods to urban politics.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».