Is poverty concentration expanding to the suburbs? Analyzing the intra-metropolitan poverty distribution and its change in Montreal, Toronto and Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
A spatial decentralization of the low-income population has been observed in many major \nU.S. metropolitan areas as well as in their Canadian counterparts. Few Canadian \nstudies have explored whether this change is a trend that extends across the suburban \nspace or if it is limited to specific areas of the metropolitan region. The goal of this article \nis to verify if suburban poverty in Montreal, Toronto and Vancouver is a phenomenon \nlimited to older suburbs or if it is increasing in more recent suburban areas as well. \nBy elaborating a typology of the metropolitan region, we examine if changes in poverty \nbetween 1986 and 2006 are associated with specific types of built environment. We \nthen evaluate if this association is maintained when we introduce additional explanatory \nfactors related to gentrification and neighbourhood decline. We explore if the geography \nof poverty in the main CMAs evolves in a similar pattern or if each CMA has its \nown particularities. Our results reveal that areas of rising poverty are mostly located in \npost-war suburbs. These areas share some of the characteristics of inner-city poor \nneighbourhoods and differ in some ways from the typical middle- and upper-class suburbs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».