Dimensions and dynamics of residential segregation by income in urban Canada, 1991–1996
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the trends in residential segregation by income (post‐transfer, pretax income) in the thirty‐nine largest Canadian urban areas between 1991 and 1996. The study is motivated by the relative lack of attention paid to residential segregation by income in the Canadian context and by conceptual arguments linking compromised life chances and increased social tensions for the populations of highly segregated cities. We investigated several dimensions of segregation using five different measures (we focus on three of these here given the correlation structure of the measures) to examine changes in segregation between 1991 and 1996, a period characterised by economic recession, cutbacks in social programs and a widening of inequality in market incomes at the national scale. Overall, income segregation increased in most urban areas across all dimensions of segregation during the time period, with particularly high degrees of segregation observed in prairie cities (Winnipeg, Saskatoon and Regina). Of the three largest metropolitan areas (Vancouver, Toronto and Montréal), Montréal was the most consistently segregated. We also find that increases in spatial separation and spatial concentration by income occurred despite the fact that at the national scale, the tax and transfer system appeared to be adequately redressing a rise in inequality in labour and market incomes (as demonstrated by the lack of change in post‐transfer national income inequality measures during a period when inequality in market and labour incomes rose sharply). This implies that the lived experience of changes in income distribution are unlikely fully captured by aspatial, national‐scale measures and that intra‐urban measures with a spatial dimension are an important indicators of inequality in Canadian society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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; 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 ».