Les environnements résidentiels des immigrés et de leurs descendants : évolutions et tendances
Notice bibliographique
Résumé
La persistance de la ségrégation résidentielle basée sur des critères ethniques dans les sociétés occidentales est bien documentée, avec les immigrés et leurs descendants concentrés dans certaines régions, villes et quartiers. En France, des recherches récentes suggèrent que la concentration spatiale des immigrés dans des quartiers spécifiques est restée constante, voire a légèrement augmenté. La population immigrée a tendance à se concentrer dans des quartiers défavorisés, en particulier dans les banlieues des grandes villes. Des modèles théoriques, tels que le modèle de "l'Assimilation Spatiale", ont été proposés pour expliquer l'incorporation spatiale des immigrés. Selon ce modèle, les quartiers avec une forte concentration d'immigrés sont considérés comme une phase de transition dans leur trajectoire résidentielle, et avec le temps, les immigrés et leurs descendants déménagent vers des quartiers plus diversifiés à mesure qu'ils s'acculturent et connaissent une mobilité socio-économique ascendante. Des études empiriques soutiennent partiellement le modèle d'assimilation spatiale mais révèlent également des disparités entre différents groupes raciaux et ethniques. La ségrégation résidentielle a tendance à persister parmi divers groupes, indiquant l'influence de facteurs tels que la discrimination sur le marché du logement, les préférences des locataires blancs et les préférences résidentielles différenciées des autochtones et des minorités. Ce chapitre, basé sur les enquêtes Trajectoires et Origines, vise quatre objectifs : évaluer les changements dans les modèles de ségrégation résidentielle de 2008 à 2019, examiner l'incorporation spatiale de la troisième génération, comparer les modèles d'incorporation spatiale de différents groupes d'immigrés au fil du temps et entre les générations et situations socio-économiques, et explorer la connexion entre les caractéristiques objectives des quartiers et les perceptions subjectives de la qualité du quartier. Les conclusions contribuent à la compréhension des modèles évolutifs de la ségrégation résidentielle en France et fournissent des informations sur la dynamique de l'assimilation spatiale à travers les générations et les groupes d'immigrés.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».