Pathways to suburban poverty in nine Canadian metropolitan areas
Notice bibliographique
Résumé
The suburbanization of poverty has been a concerning trend in many urban regions. While research has described patterns of suburbanization of poverty at regional and neighbourhood levels, there are open questions about how lower-income households have agglomerated in the suburbs in recent history. Is suburban poverty primarily a result of 1) the movement of low-income residents from central to suburban neighbourhoods (e.g., via processes of gentrification and displacement), 2) migration between Census Metropolitan Areas and the immigration of low-income groups to suburbs, or 3) becoming and remaining poor while staying in the suburbs? The objective of this paper is to describe and quantify the propensity of these predominant individual geographic pathways to suburban poverty. We do so via a cluster analysis of census and land use data to define neighbourhoods as either central or suburban, and then link this categorization to a large-scale panel dataset representing 20 % of tax filers in Canada (from 2006 to 2016). These data allow for analyzing different pathways within the context of large Canadian metropolitan areas, specifically to what extent poverty in suburban neighbourhoods stems from intra-urban residential mobility, immigration, and becoming poor in-place. We find that becoming and remaining poor while staying in the suburbs encompasses a greater proportion of suburban poverty than immigration and centre-to-suburb residential mobility combined. Overall, this research expands our understanding of the sources of suburban poverty while also providing pertinent information to aid preventative policy aimed at reducing suburban poverty in Canada.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».