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Enregistrement W4321376588 · doi:10.1177/08912424231155969

COVID-19, the New Urban Crisis, and Cities: How COVID-19 Compounds the Influence of Economic Segregation and Inequality on Metropolitan Economic Performance

2023· article· en· W4321376588 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEconomic Development Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)InequalityPandemicDemographic economicsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakEconomicsEconomic recoveryDevelopment economicsGeographyEconomic growthMedicineMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the connection between measures of a U.S. metropolitan area's new urban crisis (i.e., unaffordable housing, economic inequality, and residential segregation) and its year-over-year employment change in the period immediately before and during the COVID-19 pandemic. Results show that measures of the new urban crisis did not generally have a statistically significant association with year-over-year employment change between January and September of 2020, which captures the period before COVID-19 and the beginning of the pandemic (e.g., shutdown). The severity of a region's economic segregation and inequality, however, are associated with higher rates of employment decline in the early recovery months of October to December of 2020. These findings suggest that places that rate worse for indicators of the new urban crisis were less able to recover from the negative economic shocks related to COVID-19.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle