New Evidence From Census 2020 on the Residential Segregation of Same-Sex Households: A Research Note
Notice bibliographique
Résumé
The 2020 decennial census provides new insights into the demography of same-sex households and can shed light on ongoing debates in urban and gayborhood studies. Although the U.S. Census gives a vast undercount of the LGBTQ population, it is still the largest source of nationally representative data on same-sex households and is accessible over three time points (2000, 2010, 2020). In this research note, we use 2020 census data to examine the residential patterns of same-sex households down to the neighborhood level. By employing the index of dissimilarity, we present results for the 100 largest U.S. cities and 100 largest metropolitan areas that demonstrate moderate yet persistent segregation. In a continuation of prior trends, male same-sex households remain more segregated from different-sex households than do female same-sex households. We find moderate levels of within-group segregation by gender and marital status-representing new demographic trends. Finally, metropolitan areas have a higher dissimilarity index than cities, revealing greater levels of segregation when factoring in suburban areas. We discuss these trends in light of debates regarding the spatial organization of sexuality in residential contexts and outline future avenues for research utilizing recently released 2020 census data.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».