Ethnic Discrimination in the Rental Housing Market: An Experiment in New Caledonia
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the links between ethnic discrimination, housing discrimination, and the ethnic composition of neighborhoods at a specific spatial level, that of the city quarter. Our goal is to determine whether discrimination exacerbates residential segregation. We measure discrimination and access to housing in Greater Nouméa, the capital of New Caledonia, by ethnic background, distinguishing between the people of Kanak (the indigenous people) and those of European descent. Between October 2015 and February 2016, four applicants individually responded to 342 real-estate rental ads, made a total of 1,368 responses. Two of the applicants made their Kanak origin known through their surnames, while two others similarly made their European origin known. In each pairing, an applicant signaled financial and professional stability by explicitly indicating that he was a civil servant. A particularity of the study was to analyze these data statistically by crossing it with the ethnic distribution of neighborhoods. Severe discrimination regarding access to private rental housing for Kanak applicants in all neighborhoods was found. Signaling stability strongly reduced discrimination against Kanak applicants. This discrimination is linked to the behavior of landlords and, to a lesser extent, to the actions of real-estate agencies. The difficulties accessing housing are solely due to discrimination linked to the social precariousness of Kanaks in neighborhoods where Kanaks are most represented. They are also linked to ethnic discrimination against Kanaks in neighborhoods dominated by Europeans. Housing providers thus play an active role in residential segregation.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».