Social Mix Policies in the French Eco-Districts: Discourses, Policies and Social Impacts
Notice bibliographique
Résumé
In the 1960s, France built large high-rise developments to house poor and immigrant populations. This policy led to the rise of crime and violent unrest in those developments. Responding to that failure, France has tried, especially since the eighties, to promote a social mix policy in its new housing developments. In the first decade of the twenty first century, France elaborated an eco-district (eco-quartier) program whose guidelines emphasize the goals of this social mix policy together with affordability in public social housing. In light of these developments, this paper focuses on the socio-economic aspects of French eco-districts, especially with respect to low-income populations. The eco-quartier housing distribution has shown that social mix goals are barely reached. In affluent cities, where property prices are high (such as Paris, its middle-class suburbs and some large cities), the municipalities build eco-quartiers in substandard neighborhoods, to attract middle class families. In average cities, some municipalities have implemented more social housing than planned, to provide developers with access to State subsidies and loans – but can still privilege the middle-class in the allocation of the resulting housing. In the poorest French towns, eco-quartiers can improve living conditions for local residents but do not effectively promote social mixing.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».