De Montréal vers la banlieue : déterminants du choix du lieu de résidence
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cette étude est d’identifier les facteurs de localisation résidentielle à l’échelle municipale. Notre analyse porte sur Montréal, qui se distingue des autres métropoles nord-américaines par une dynamique linguistique qui lui est propre, où l’on observe un déclin de la majorité francophone du fait de l’augmentation du nombre de locuteurs d’une langue tierce, due à une forte immigration. Dans un cadre théorique basé sur l’utilité aléatoire ( random utility model ), un modèle de régression logit conditionnelle stratifiée selon la structure familiale a été développé pour tester l’importance des facteurs linguistiques et ethnoculturels sur le choix d’une municipalité de destination. Les résultats montrent que la composition linguistique est un facteur beaucoup plus important que la présence de minorités visibles pour expliquer le choix de la municipalité de résidence. L’accessibilité aux services et l’offre de logements ressortent également comme des facteurs déterminants de ce choix. Finalement, nos analyses révèlent que les personnes vivant au sein d’une nouvelle famille ou d’un couple en âge d’avoir des enfants sont plus attirées par une municipalité comportant un grand nombre de ménages avec enfant(s) de 5 ans ou moins.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».