Immigrants and Refugees in the Housing Markets of Montreal, Toronto and Vancouver, 2011
Notice bibliographique
Résumé
New data based on a linkage between the Immigrant Landing File and the 2011 National Household Survey are used to build a picture of immigrants and refugees in the housing markets of Canada’s three largest metropolitan areas. While most newcomers find it a challenge to secure affordable and adequate housing, Montreal, Toronto, and Vancouver have attracted different immigrant populations who are presented with distinct economic conditions and housing markets. As a result, there are some common patterns in housing consumption among immigrants across the three cities, but there are quite profound differences as well. The situation is particularly variegated when we examine the outcomes for specific immigrant admission categories and visible minority groups. In general, immigrants reach high levels of home ownership, especially in Toronto and Vancouver, and probably have a significant impact on the housing markets of the two cities. But there are also many who cannot find a comfortable foothold in the housing market. The experiences of refugees in the three cities are highlighted, and we find that, in the long term, refugees approach the total population in terms of home ownership levels and, also, the ratio of individuals under financial stress in the housing market. This rather positive story has only become apparent because of our access to new data, and suggests that we should reconsider the commonplace understanding of refugees as representing a long-term burden on 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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».