Differentiating pathways of neighborhood change in 50 U.S. metropolitan areas
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Rapid transformations sweeping the United States over the past 50 years have necessitated a reassessment of longstanding theories on how the neighborhood change process has unfolded. This article builds upon recent methodological advancements aimed at understanding longitudinal dynamics by developing a workflow that blends the self-organizing map and a sequential alignment method to visualize pathways of change in a multivariate context. It identifies the predominant pathways in which neighborhoods have changed according to their racial, ethnic, socioeconomic and housing characteristics in the largest US metropolitan statistical areas from 1980 to 2010. The distribution of these pathways is subsequently examined between metropolitan statistical areas and the spatial clustering of these trajectories within cities is analyzed. Results reveal a white-flight type process, the establishment of a multiethnic neighborhood, densification of single-family neighborhoods, gentrification in relatively diverse neighborhoods, upgrading of white single family neighborhoods, and the most frequent pathway of all: no change. High-poverty minority and wealthy white neighborhoods are most spatially compact and expanding in a contiguous manner, while multiethnic neighborhoods are relatively dispersed. Six groups of metropolitan statistical areas are identified based upon the similarity of their neighborhood composition. Parallels are drawn between the formation of enduring high-poverty black neighborhoods in Northern and Midwestern cities and the emergence of clusters high-poverty Hispanic neighborhoods in Hispanic destination cities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle