Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the characteristics of the different age groups that may affect future housing markets and the evolution of Canadian cities. It uses the census micro-data from 1981 to 1996 to construct profiles showing how the age groups differ and how cohorts have evolved over the 15 years since 1981. It looks at differences in population size, migration patterns, household composition, education, employment, income, gender roles, housing paths and market outcomes. It shows the dependency of growth on immigration and points to the concentration of the Canadian population in the major cities. It relates the delay of family formation and entry to homeownership to changing education, employment prospects and to the shifting income prospects of men and women. Market outcomes are reviewed and the expected consequences due to the aging of the population are described. Dans cet article, on evalue les caracteristiques des differents groupes d'age qui pourraient avoir un impact sur les marches de logements futures et l'evolution de villes canadiennes. On utilise des micro-donnees de 1981 a 1996 afin de construire des profiles qui demontrent comment les groups selon l'age different entre eux et comment les cohortes ont evolue au cours des 15 ans depuis 1981. L'analyse prend en consideration les differences dans la taille de population, les patrons de migration, la composition des menages, l'education, l'emploi, le revenu, l es roles par genre, les trajectoires en matiere de logement et les resultats du marche. L'analyse demontre la dependance de la croissance sur l'immigration et , par la, mets en evidence la concentration de la population canadienne dans les villes principales. On identifie l'association entre le delai dans la formation des familles et l'entree au marche de logement par rapport a l'education changeante, aux possibilites d'emploi, et au changement de revenu anticipe des hommes par rapport aux femmes. Les resultas du marche sont analysees et les consequences attendues due au vieillissement de la population sont decrites. ********** Differences in the size of age groups, in their migration patterns, in their preferences or in their income prospects will affect future population profiles and, therefore, housing markets, city structures and the prospects of regions. These differences change the number of people that will form local housing markets, the type of dwelling units that will be added, the public services that will be needed, the composition of neighbourhoods and the expectations of buyers, investors and builders. The changes can affect the cohesiveness of neighbourhoods and, possibly, the outlook and sense of well-being of the residents. The changes can affect the size of the labour force and the income prospects of potential employees and they can also lead to differences in local and regional economies. The environment and the housing stock that was formed and modified by the older cohorts can affect the new generation's ability to leave their parent's home, find housing in suitable locations, form families, buy a house and move up the housing quality ladder. The welfare implications also run in the opposite direction as the number of people leaving their parents' home and the number of first-time hornebuyers can affect the older household's housing options, their equity and their savings and retirement plans. Cohorts are linked through the legacy of built environments and through the forces generated within current housing markets. Changes in cohort trajectories and changes in the conditions surrounding a new cohort's entry into the housing market affect the way cities evolve. Housing is distinguished from other essential services by its durability, cost and diversity: it is passed across generations, it is expensive, and information on prices and the nature of available options is incomplete given the variety of housing forms and the thinness of markets. …
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».