Ethno-racial and nativity differences in access to affordable housing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canadians are experiencing a housing affordability crisis, but little attention has been paid to its ethno-racial and nativity disparities. Using data from the 2016 Canadian Census, we assess whether the likelihood of living in unaffordable housing (i.e., spending 30% or more of pre-tax income on housing costs) varies by ethno-race and nativity status, and identify the social factors contributing to these differences. We show that Middle Eastern and North Africans (MENAs) are most, and Whites are least, likely to live in unaffordable housing. Results from decomposition analyses suggest that MENA individuals’ high unaffordable housing rates are largely attributable to their high unemployment rates. The high unaffordable housing rates of East and South Asians are mainly associated with their higher propensity to live in urban areas with expensive housing. Immigrants are generally more likely than Canadian-born co-ethnics to live in unaffordable housing. Blacks and Southeast Asians are exceptions. As many governments take steps to address housing affordability crises, they should curtail the influence of structural barriers that preclude ethno-racial minorities from living in affordable housing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».