“Toronto & Co: il mosaico nel crogiolo?"
Bibliographic record
Abstract
Più di altre città del Canada, Toronto è divenuta nel tempo l’emblema del mosaico canadese. Chinatown, Cabbage Town, Little Italy, Little Lisbona, sono solo alcuni dei nomi che hanno connotato, nel tempo, aree urbane battezzate a partire dalla variabile etnica. L’evoluzione di tali aree, inscritte nel mosaico torontino, è stata paradigma utile per ricerche in ambito sociologico, antropologico e culturale (si pensi, ad esempio, allo studio dei movimenti migratori italiani verso il Canada portato avanti attraverso l’analisi della formazione di tre diverse Little Italies). Pur nella sua vivacità, il multiculturalismo urbano torontino si è tradotto nella definizione di aree urbane ‘etniche’, facilmente riconoscibili e contigue, caratterizzate da poche zone, per così dire, ‘miste’; in parallelo, per tutto il secondo novecento, Toronto è cresciuta soprattutto orizzontalmente, aggregando nuove realtà e dando vita alla ‘Great Toronto Area’, mosaico multietnico esteso ad alcuni borghi periferici.\nIl modello ‘a mosaico’ della Toronto del ventesimo secolo è però messo ora in discussione. Negli ultimi dieci anni, infatti,Toronto ha avviato una serie di trasformazioni importanti che riflettono il divenire di nuovi modelli culturali ed etnici che rispecchiano non solo una nuova realtà urbana ma anche una nuova idea di Canada: la ‘nuova Toronto’ ha verticalizzato il centro connotandolo rispetto alla periferia, ha attirato stararchitetti e ha avviato nuove forme di sponsorizzazione corporate che hanno reso alcuni luoghi meno simili al mosaico e più simili al crogiolo americano.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".