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Enregistrement W1530855946

Faible revenu dans les regions metropolitaines de recensement, 1980 a 2000

2004· preprint· fr· W1530855946 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Heisz, Logan McLeod

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2004
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGynecologyMedicineArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce rapport examine le revenu et le faible revenu dans les régions métropolitaines de recensement entre 1980 et 2000. On y évalue la situation des familles ainsi que celle des quartiers dans lesquels celles-ci vivent. La situation des nouveaux immigrants, de même que celles des Autochtones et des membres des familles monoparentales est également évaluée. Au cours de la période de 1980 à 2000, le revenu médian avant impôt s'est accru dans l'ensemble des régions métropolitaines de recensement (RMR) du Canada. Le revenu a augmenté aux deux extrémités de la répartition des revenus, mais a augmenté plus rapidement au sommet. Dans presque toutes les villes, le revenu s'est accru plus rapidement dans les quartiers à revenu élevé (mesurés à l'échelon des secteurs de recensement) que dans les quartiers à plus faible revenu. La fréquence du faible revenu était similaire en 1980 et en 2000, mais la composition démographique du faible revenu a changé, dans la mesure où les taux de faible revenu ont augmenté parmi certains groupes « à risque » et aussi parce que certains changements démographiques ont eu lieu dans les RMR. En 2000, les nouveaux immigrants constituaient une plus grande partie de la population à faible revenu et une plus grande part des résidents de quartiers à faible revenu qu'en 1980. Chez les nouveaux immigrants, le taux de faible revenu était beaucoup plus élevé en 2000 qu'en 1980. En 2000, la population autochtone et les personnes vivant dans une famille monoparentale affichaient un taux de faible revenu plus élevé que les autres groupes et étaient davantage représentés dans les quartiers à faible revenu. La part de revenu que les familles &agra

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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