Assiste-t-on à l'émergence de nouvelles formes de distribution de la pauvreté dans les grandes métropoles canadiennes ?
Notice bibliographique
Résumé
Des études récentes sur la pauvreté urbaine au Canada suggèrent une augmentation de la concentration \nspatiale des résidents à faible revenu au sein des régions métropolitaines. Ce papier examine les \ntendances dans la concentration intra-urbaine de la pauvreté dans les huit plus grandes régions \nmétropolitaines canadiennes entre 1986 et 2006. Nous considérons les cinq dimensions de ségrégation \nidentifiées par Massey et Denton (1988) pour explorer les changements dans la distribution spatiale \ndes populations à faible revenu : égalité, exposition concentration, agrégation et centralisation. \nCes indices ont été calculés au niveau des secteurs de recensement en utilisant des données de cinq \nrecensements canadiens. Nous observons que les profils ségrégatifs des métropoles étudiées sont plus \ndifférenciés en 2006 qu'en 1986. De même, nos résultats suggèrent qu'en 2006 les populations plus \npauvres sont localisées dans des espaces restreints, plus homogènes et proches au centre-ville. \nToutefois, nous avons aussi observé que les zones où la pauvreté a augmenté durant les 20 dernières \nannées sont surtout localisées dans des espaces éloignés du centre, particulièrement au sein de \nquartiers localisés dans les banlieues des grandes métropoles. \nCette division sociospatiale de l'espace urbain où les secteurs de pauvreté sont plus homogènes, mais \nplus dispersés dans l’espace métropolitain pourrait révéler de nouvelles logiques distributives des \nespaces de concentration de la pauvreté. À la lumière des mécanismes sociospatiaux qui renforcent \nl’isolement social des résidents dans les zones les plus désavantagées, ces résultats s’avèrent \npréoccupants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».