Does Socioeconomic Status Matter? Race, Class, and Residential Segregation
Notice bibliographique
Résumé
Spatial assimilation theory predicts that racial and ethnic residential segregation results at least in part from socioeconomic differences across groups. In contrast, the place stratification perspective emphasizes the role of prejudice and discrimination in shaping residential patterns. This article evaluates these perspectives by examining the role of race and class in explaining the residential segregation of African Americans, Hispanics, and Asians from non-Hispanic whites in all U.S. metropolitan areas over the 1990 to 2000 period. Using the dissimilarity index and various indicators of socioeconomic status (SES), we find that in both 1990 and 2000 high-SES racial and ethnic groups were significantly less segregated from non-Hispanic whites than corresponding low-SES groups, especially among Hispanics and Asians—much as the spatial assimilation model would predict. Consistent with the place stratification model, African Americans of all SES levels continued to be more segregated from whites than were Hispanics and Asians, and this changed little between 1990 and 2000. However, the importance of SES in explaining the segregation of African Americans from whites increased over the period, while not for Hispanics and Asian Americans, providing support for a modest increase in the applicability of the spatial assimilation model for African Americans in the 1990s.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».