Neighbourhood Attainment and Residential Segregation Among Toronto's Visible Minorities
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1960s, the social complexion of Toronto's urban landscape has been irreversibly altered as new waves of migrants from Africa, Asia, the Caribbean, and Central and South America have replaced traditional white European migrant flows. This product examines the very different residential settlement patterns of Toronto's three largest racial minorities - Blacks, Chinese and South Asians. Unlike previous studies based on aggregate level data and 'ecological' correlations, this product assesses the capacity of conventional spatial assimilation theory to account for these differences, using 'locational attainment' models estimated with micro-data from the 1996 Census of Canada. Conclusions show that the residential settlement patterns of South Asians and, strikingly, Blacks fit the expectations of the conventional spatial assimilation model rather well. Initial settlement is in disadvantaged immigrant enclaves from which longer-term, more successful migrants subsequently exit as they purchase homes in more affluent neighbourhoods. Although Toronto's 'Black neighbourhoods' are decidedly poorer than other minority neighbourhoods, most Blacks do not live in these neighbourhoods. In contrast, Chinese immigrants move quickly to purchase homes in somewhat more affluent and enduring ethnic communities. This product shows that, rather than being historically novel, however, the Chinese are replicating the settlement pattern of earlier southern European (particularly Italian) immigrants and for much the same reasons (i.e., relative advantage in the housing market and low levels of language assimilation).
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».