Gentrification, perceptions of neighborhood change, and mental health in Montréal, Québec
Notice bibliographique
Résumé
While census-defined measures of gentrification are often used in research on gentrification and health, surveys can be used to better understand how residents perceive neighborhood change, and the implications for mental health. Whether or not gentrification affects mental health may depend on the extent to which an individual perceives changes in their neighborhood. Using health and map-based survey data, collected from 2020 to 2021, from the Interventions, Research, and Action in Cities Team, we examined links between perceptions of neighborhood change, census-defined neighborhood gentrification at participant residential addresses, and mental health among 505 adults living in Montréal. After adjusting for age, gender, race, education, and duration at current residence, greater perceived affordability and more positive feelings about neighborhood changes were associated with better mental health, as measured by the mental health component of the short-form health survey. Residents who perceived more change to the social environment had lower mental health scores, after adjusting individual covariates. Census-defined gentrification was not significantly associated with mental health, and perceptions of neighborhood change did not significantly modify the effect of gentrification on mental health. Utilizing survey tools can help researchers understand the role that perceptions of neighborhood change play in the understanding how neighborhood change impacts mental health.
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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 | 0,001 | 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 ».