What Can District Migration Rates Tell Us about London’s Functional Urban Area?
Notice bibliographique
Résumé
In the early 1990s, Anthony Fielding coined the term ‘escalator region’ to describe how London and the South East attracted those with greater human capital by offering them superior career prospects and enhanced returns in the housing markets. When delineating a housing or labour market area, it is not uncommon to require high levels of migration and commuting within the market area relative to those that cross the area’s boundaries. Net migration flows to and from this escalator region change depending on the age range one examines, making migration across boundaries relatively high. It is proposed that focusing on age ranges that reflect younger adults would capture the extent of the market. In particular, the birth of a first child is likely to trigger migration, but that movement is constrained to be within the boundary of the market area. The decision to buy a dwelling would be made around the time of this event. This paper delineates market areas using spatial autocorrelation. This has the advantage of using a statistical criterion rather than a containment value. Broadly similar areas in the Greater South East are revealed using relative housing affordability measures, the movement of infants and the migration of 20- to 24-year-olds. It is argued that the time-varying patterns of migration of 30- to 39-year-olds is reflective of a change in housing affordability, forcing more households to migrate with children whilst renting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».