Gentrification, Social Mix, and the Immigrant-Reception Function of Inner-City Neighbourhoods: An Updated Analysis, 1971 - 2006
Notice bibliographique
Résumé
Gentrification in the form of ‘neighbourhood revitalization’ is increasingly touted as one way of decreasing the social exclusion of residents of poor inner-city neighbourhoods and of increasing levels of social mix and social interaction between different classes and ethnic groups. Yet, the gentrification literature also suggests that the process may lead to increased social conflict, displacement of poorer residents to lower quality housing elsewhere, and ultimately social polarization. Much of this hinges on whether the inner-city retains its immigrant-reception function, whether gentrifying neighbourhoods can remain socially mixed, and whether neighbourhood compositional changes result in more or less of a polarized class and ethnic structure. This paper updates and expands upon research conducted by the author examining the effects of gentrification on levels of social mix and social polarization in Canadian inner cities. This research suggested that gentrification was generally associated with declining levels of ethnic and income mix, and with the loss of the immigrant-reception function in inner-city neighbourhoods, over the period 1971 to 2001 in Toronto, Montreal and Vancouver. The current paper updates this research using the just-published 2006 census data. As well, it expands the methodology to consider the effect of gentrification on levels of spatial polarization across the inner cities. The results demonstrate that the trends identified earlier linking gentrification to declining social mix have continued and magnified. Furthermore, the new analysis suggests that gentrification has produced increasing levels of neighbourhood income segregation and polarization across the inner cities of large Canadian metropolitan areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».