Notice bibliographique
Résumé
Today, Brampton suffers from a negative image. \nEspecially Brampton’s majority of working-class \nimmigrants who are experiencing socio-economic and territorial exclusion. The exploitation \nby the media has also had an effect on the negative identity construction. \nWith a population close to 600,000 people, \nBrampton has many people to serve. Of the \n600,000 there are 234 different ethnic groups \nspeaking 115 different languages. \nBrampton’s First Cultural Master Plan is supposed to set the strategic direction for arts and \nculture in the city. My critique is that it misses the point. The under-presented Brampton \nyouth (who are mostly black and brown) to me \nis Brampton’s heart and soul - the youthfulness, \ncultural diversity and entrepreneurial energy \nought to be the most important resource for \nthe city. This said, Brampton’s focus on business \nand economic development is but one of many \nexamples of urban design that neglects the ethnicity and diversity of immigrant Canada. \nBrampton’s identity is growing, maturing, diversifying and transforming. As the city grows \nand matures, so are the residents. We live in a \nworld where everything and everyone is being \nconstantly classified into categories: religion, \ngender, ethnicity and race. The malicious use \nof racial categories has resulted in violence and \nracism. And most of the violence has been directed at First Nations Peoples, Black Canadians \nand immigrants from non-European countries. \nI argue that Brampton will continue to face racial tension unless something is done to the \nnegative representation and misrepresentation \nof cultural diversity. I think the energy ought to \nfocus on young people as they themselves are \ndefining their identities and wanting to make \nBrampton their own. My thesis, thus, begins \nwith the question: How can architecture bring \ncommunities together to co-exist while acting \nas a setting for self-identity formation, especially for youth in the city
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,719 | 0,465 |
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 ».