Whitening the inner city: the containment of Toronto's degenerate spaces and the production of respectable subjects
Notice bibliographique
Résumé
The production and regulation of subjects is a spatial process. Subjects and spaces are produced in a dialectical relationship that is implicated in the constitution of racial hierarchies. Boundary demarcation is central to the spatialized production of respectable subjectivity and provides justification for the containment of racialized and sexualized bodies and spaces. This process requires and sustains a story of the city as an endangered place rescued by respectable white people. Through an examination of three moments of creating the middle class and the white city, this thesis argues that spatial management produces respectable and degenerate subjects and spaces. First, I read accounts of industry and domestic life forged in downtown Toronto in the early 1900s in order to establish how this story of origins requires regulation that constitutes and fortifies an apparently impermeable boundary. I argue that this boundary functions to divide people according to a hierarchy of social difference. The second moment is a 1977 campaign to "clean up" Toronto's Yonge Street and make it commercially and morally reputable; in the process of the "clean up," homosexual bodies were marked as degenerate, and white politicians were positioned as the saviors of respectability. The final moment examined is the late-twentieth-century marketing of converted industrial spaces in Toronto by recourse to narratives of a wasteland rescued by liberal middle class white people. These three examples represent moments in which racial and sexual hierarchies were enlisted and sustained, through discourses that bound together subjects and spaces. Such moments reaffirm a Canadian national story of whiteness as superior by virtue of its benevolence and civility, and of white people as entitled citizens. I suggest that national narratives of goodness, progress and liberalism function by displacing and erasing marginalized people from the official story of the city's making, thus further disenfranchising them.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,044 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».