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Enregistrement W4408954287 · doi:10.1080/08882746.2025.2484504

Students’ residential mobility during the COVID-19 pandemic: evidence from Québec, Canada

2025· article· en· W4408954287 sur OpenAlexafffundabout
Nick Revington, Andrée-Anne Lefebvre, Amel Gherbi-Rahal, Christine T. O. Nguyen

Notice bibliographique

RevueHousing and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakGeographyVirologyMedicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many students face considerable housing precarity given their frequent moves, short-term stays in their city of study, and limited incomes, which may make them more susceptible to pandemic-related housing disruptions. As universities transitioned to online teaching during the COVID-19 pandemic, many temporarily returned to the parental home, while for others, the departure of roommates or loss of income may have left them unable to pay rent on their own. The need for better Wi-Fi and working space at home may also have prompted students to move. We investigate how the pandemic affected students’ residential moves in the province of Québec, how these impacts differ between students, and the reasons for – and outcomes of – these moves, drawing on a survey of students’ demographic and housing characteristics undertaken in 2021. We find that non-male respondents and non-Québec residents were more likely to effectuate pandemic-related moves, and that moves were also associated with financial precarity. Mental health concerns were an overriding reason for moving, followed by physical wellness. Some, but not all, outcomes of moves differed by gender, race, and students’ geographic origin. As underlying vulnerabilities persist, these findings suggest better supports are needed to ensure satisfactory, affordable housing for students.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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