ME, MYSELF, & PEOPLE LIKE ME: A Visualized Analysis of Gentrification Systems in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Gentrification has continued to be criticized by academics for its contributions to rent hikes, closing of essential businesses, and displacement of marginalized residents in cities. In Canada, where a cost-of-living crisis impacts cities like Toronto, one may wonder: How can we aspire for a more equitable future? This research visualizes existing system of gentrification within Toronto, Canada, annotating the shared drivers between actants, and inquires whether a plausible narrative for de-gentrification can be crafted from this synthesis. Using literature and research from a range of disciplines, it employs various socio-cultural frameworks and visualization tools such as Actant and System Mapping to identify areas of opportunity within existing systems. Contributions of this research include visualizing the system and proposing possibilities of where the system can slow down if provided the proper resources. Secondarily, this work adds to the discourse of gentrification and de-gentrification within a Canadian context, offering an expanded socio-cultural understanding of the terms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».