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Enregistrement W4396572259 · doi:10.1007/978-3-031-55680-7_11

Settlement and Rental Housing Experiences Among Recent Immigrants in the Suburbs of Vancouver: Burnaby, Richmond, and Surrey

2024· book-chapter· en· W4396572259 sur OpenAlexaffabout
Carlos Teixeira, Anabel Lopez

Notice bibliographique

RevueIMISCOE research series · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRentingSettlement (finance)ImmigrationGeographyArchaeologyEngineeringBusinessCivil engineeringFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The suburbanization of immigrants in Canada is a relatively recent phenomenon, and these suburban settlement experiences and residential patterns are varied and complex. This chapter explores the settlement and housing experiences of recent immigrants in Burnaby, Richmond, and Surrey – three culturally diverse and fast-growing Vancouver suburbs – as well as the interactions between suburbanization processes and the housing strategies of migrants. Securing good-quality, affordable housing is key to the successful resettlement and integration of immigrants. For this study, data were collected from questionnaire surveys administered to 137 immigrants renting in the suburbs of Vancouver. The findings revealed that transitioning from their homelands was a stressful and costly experience. Given the escalating housing costs in the rental and homeownership markets and low vacancy rates, most participants had difficulties finding housing. Participants coped by sharing housing with relatives or friends to save money or by renting a basement. They also reported financial stress, with most living in unaffordable rental housing. The low vacancy rates in Vancouver’s suburbs have created a ‘landlord’s market’ and about one-third of participants reported perceived discrimination based on income, large family size, immigrant status, and general mistrust of their cultural, religious, racial, or ethnic backgrounds.

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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,291
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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