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Enregistrement W1541328391

Inégalités entre les quartiers des villes canadiennes

2000· preprint· fr· W1541328391 sur OpenAlexaboutno aff
John Myles, G. Picot, Wendy Pyper

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2000
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour notre propos, nous nous reportons a des donnees sur les secteurs de recensement (SR) pour analyser l'evolution des inegalites de revenu entre quartiers et la segregation residentielle d'origine economique dans les huit premieres villes canadiennes de 1980 a 1995. Le clivage des revenus entre quartiers riches et pauvres est-il en train de s'accentuer? Les familles a fort et a faible revenu se regroupent-elles de plus en plus dans des quartiers economiquement homogenes? Nos principaux resultats sont un developpement de l'examen des consequences spatiales de l'evolution deja bien decrite des inegalites familiales de revenu et de gains depuis 1980. Ainsi, nous constatons que les inegalites de revenu familial (revenu apres transferts et avant impot) ont monte dans toutes les villes, surtout a cause d'un large accroissement des inegalites de revenu du travail. Les gains moyens ont baisse en valeur reelle, parfois d'une maniere radicale, dans les quartiers a faible revenu de presque toutes les villes, alors qu'ils connaissaient une progression moderee dans les quartiers a fort revenu. Ce qui est frappant, c'est que les transferts sociaux, qui etaient le grand facteur de stabilisation des inegalites nationales de revenu dans une situation d'accentuation des disparites de revenu du travail, n'ont eu qu'une modeste influence sur l'evolution des inegalites entre quartiers. Les changements de repartition du revenu du travail selon les quartiers sont l'indice d'une nette transformation du caractere socio-economique d'un grand nombre de quartiers. L'emploi s'est de plus en plus concentre dans les quartiers a fort revenu et le chomage, dans les quartiers a faible revenu. Nous nous demanderons enfin si les inegalites entre quartiers tiennent principalement a une aggravation des disparites de revenu familial dans l'ensemble d'une ville ou au regroupement croissant des familles dans des quartiers qui leur ressemblent et qui deviennent ainsi economiquement plus homogenes ( economique). On peut voir que la segregation spatiale d'origine economique augmente dans toutes les villes. Dans quatre des huit villes etudiees, elle a ete le grand facteur de la montee des inegalites entre quartiers; dans les quatre autres, c'est l'accroissement general des inegalites de revenu entre familles urbaines qui explique principalement le phenomene.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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