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Enregistrement W1999640610 · doi:10.1111/j.1747-7379.2007.00074.x

The Homeownership Hierarchies of Canada and the United States: The Housing Patterns of White and Non-White Immigrants of the past Thirty Years

2007· article· en· W1999640610 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Migration Review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationWhite (mutation)Demographic economicsEconomic shortageGeographyDemographyEducational attainmentPolitical scienceDevelopment economicsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper two gaps in North American immigrant homeownership research are addressed. The first concerns the lack of studies (especially in Canada) that identify changes in homeownership rates by skin color over time, and the second relates to the shortage of comparative research between Canada and the United States on this topic. In this paper the homeownership levels and attainment rates of Black, Chinese, Filipino, White, and South Asian immigrants are compared in Canada and the United States for 1970/1971–2000/2001. For the most part, greater similarities than differences are found between the two countries. Both Canadian and U.S. Chinese and White immigrants have the highest adjusted homeownership rates of all groups, at times even exceeding comparably positioned native-born households. Black immigrants, on the other hand, tend to have the lowest ownership rates of all groups, particularly in the United States, with Filipinos and South Asians situated between these extremes. Most of these differences stem from disparities that exist at arrival, however, and not from differential advancement into homeownership.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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