Geographies of indebtedness : the spatial nature and lived experiences of household debt in Metro Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1990s, Canadian household debt levels have grown at an increasingly rapid rate, hitting records levels in late 2014. Mainstream representations paint the looming household debt crisis as a product of rampant overconsumption, underpinned by a societal lack of ‘financial literacy’. To what extent does the empirical evidence reflect such discourses? Few critical studies examine household debt in Canada, and still fewer consider the sub-national scale. According to existing scholarship, processes of financialization, securitization and neoliberalization influence household debt internationally and nationally. This thesis investigates the geography of high household debt levels at the local scale for Metro Vancouver. It examines the causes and consequences of heavy indebtedness in the everyday lived experiences of individual debtors, and the services and supports that they need to face these challenges. At the sub-CMA level, the spatial distribution of debt stress (debt-to-income and debt-to-wealth ratios) is assessed at the FSA level via a quantitative mapping analysis for Metro Vancouver – Canada’s most indebted city. Despite the generalized high debt stress across the CMA, a distinctly uneven spatial distribution of the costs, stresses (indebtedness) and benefits (gains in wealth) of rising mortgage and consumer debt levels emerges, with disproportionate stress in Vancouver’s outer suburbs. Through in-depth qualitative interviews with highly indebted Vancouverites, this thesis unpacks the everyday effects that increasing debt-loads have on residents of high-debt neighbourhoods. It draws on media discourse and debtor testimonies to consider the societal and survival pressures to engage in ever higher levels of borrowing experienced by financialized citizen subjects – funding consumption in a time of high income and wealth inequalities. Common causes of debt stress include unexpected life events such as divorce and job loss, easy accessibility of and marketing pressures to consume credit, and insufficient household resources as inflation surpasses wage growth. Financial literacy initiatives are called into question while, alongside issues of housing affordability, the study finds a critical need for lending regulations, non-predatory alternatives to small and short-term Payday loans, and reduced barriers to accessible and affordable mental health counseling for debtors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».