Are new patterns of low‐income distribution emerging in Canadian metropolitan areas?
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies on urban poverty in Canadian cities suggest a growing spatial concentration of poor populations within metropolitan regions. This article assesses trends in the intra‐urban distribution of the poor population from 1986 to 2006 in eight of Canada's largest cities. We consider five well‐known dimensions of segregation, as identified by Massey and Denton (1988), in order to examine changes in the spatial distribution of poor populations within metropolitan areas: evenness, exposure, concentration, clustering, and centralization. These indices were calculated for low‐income populations at the census tract level using data from five Canadian censuses. Although each metropolitan area has distinctive characteristics, we were able to identify some general trends. The results suggest that, in 2006 compared to 1986, low‐income populations lived in more spatially concentrated areas, which were, at the same time, socioeconomically more homogeneous and more dispersed throughout the metropolitan area. In addition, we observed that over the last twenty years areas of poverty have been located, for the most part, in neighbourhoods adjacent to downtown cores. Nevertheless, we found that poverty has mostly increased in suburban areas located outside inner‐city neighbourhoods. Growing socioeconomic homogeneity and dispersion of low income areas in metropolitan areas reveal new spatial patterns of urban poverty distribution. These findings should be cause for concern as social isolation in the most disadvantaged neighbourhoods could affect the life chances and opportunities for the residents of those areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».