Housing Attainment of Interracial Couples in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, interracial and interethnic marriages have increased significantly. The rise in intermarriages has been celebrated for their potential to reduce ethnoracial distinctions and ethnoracial inequality. Whether the increase in interracial and interethnic unions can reduce disparities in homeownership across ethnoracial groups is unknown. Using data on the 2008–2021 American Community Survey (ACS), we compare the homeownership rates of Millennials in intermarriages with those of couples in endogamous unions and identify the factors contributing to differences in homeownership rates between interracial and couples in ethnoracial endogamy. Our results show that the homeownership rates of interracial couples fall somewhere between those of endogamous couples belonging to the husband’s or wife’s ethnoracial groups. These differences emerge primarily due to variations in nativity composition, educational attainment, family income, average value of homes, and proportion of rentals. The intermediary homeownership rates of interracial couples suggest that the rise in intermarriages will reduce ethnoracial inequality in homeownership rates. Nonetheless, couples in marriages involving an ethnoracial minority spouse have lower homeownership rates than endogamous White couples. This White/non-White divide in homeownership rates highlights the need for a housing policy that enhances opportunities for homeownership among interracial and endogamous minority couples.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».