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Record W2578150167 · doi:10.7202/1038557ar

Ségrégation raciale et géographique : le cas de Newark au New Jersey, 1937-1967

2016· article· fr· W2578150167 on OpenAlexaffvenue
Jonathan Vallée-Payette

Bibliographic record

VenueCahiers d histoire · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRace, History, and American Society
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyEthnologyArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nos recherches portent sur la ghettoïsation de la population afro-américaine de 1937 à 1967 à Newark, au New Jersey, soit depuis l’adoption par le Congrès américain du Housing Act de 1937, jusqu'aux émeutes de juillet 1967. Nous démontrons comment un mélange de transformations démographiques, de désindustrialisation et un appareil politique autoritaire à la tête d'une véritable « mafiocratie » locale ont abouti à ce phénomène. Avec le processus de domination de classe, la marginalisation raciale est un élément constitutif de l'urbanisation étasunienne en délimitant les aires géographiques sur la base de l’appartenance ethnique et culturelle d’un groupe. Si le racisme est lié au thème de la domination, sa nature a plus à voir avec l’exclusion. En ce sens, la formation de ghettos et de classes racialisés et marginalisés n’est pas seulement une des conséquences de la culture raciste, mais une de ses nécessités inhérentes. Près de cinquante ans après les émeutes de Newark et alors que des mouvements sociaux de plus en plus importants comme Black Lives Matter lient les problématiques de la lutte au racisme, de déségrégation géographique et de brutalité policière, la question de la marginalisation géographique et politique de la communauté afro-américaine nous apparaît plus actuelle que jamais.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.487
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.017
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes2
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