Stagnation or upward mobility? The influence of achieved and ascribed factors on the housing careers of residents in Shanghai
Notice bibliographique
Résumé
Research on housing inequality has predominantly focused on the differentiation of housing states at specific time points in contemporary China, with minimal attention given to understanding how individuals’ housing states evolve throughout their life course. This study, based on a retrospective survey conducted in Shanghai between 2018 and 2019, investigates the progression of residents’ housing careers and the influence of both ascribed and achieved factors. The findings reveal that individuals from privileged families are secured with advantages and even already become homeowners at the outset of their housing careers. In contrast, the influence of achieved factors takes time to manifest; for instance, educational attainment may not be determinant initially but positively correlates with upward mobility in a later stage, particularly among younger cohorts. Furthermore, it has been found permanent migrants who transferred to local hukou perform well in achieving upward housing mobility. Despite lacking the advantages of ascribed factors, they manage to catch up and even surpass locals through their proactive efforts. This study underscores the significance of adopting a temporal perspective in comprehending housing inequality and also emphasizes the dynamic influence of both ascribed and achieved factors on individuals’ housing outcomes in a restructured housing market.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».