Evictions, spatial inequality, and the financialization of rental housing in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the link between the financialization of rental housing and the rate of landlord eviction filings in Toronto, Canada. Our analysis is based on a novel database of all purpose-built rental properties (with 20 + units) in the city, linked to all eviction applications filed in the pre-pandemic decade (2010-2019), details on ownership and landlord-type, and socio-spatial data. Mirroring the extractive intensity of financial capitalism, we found that eviction filing behavior intensified along the spectrum of landlord types – from the least, to the most commodified and “financial” – with financial firms behaving most aggressively on all measures. Financial firms had the highest filing rates (eviction filings per 100 units annually), they increased filing rates the most after buying properties (by three times on average), and targeted properties in socially marginalized communities more aggressively than all other types of landlords. By contrast, non-market landlords of “decommodified” non-profit and public housing had the lowest filing rates, and similar rates across the city, regardless of neighborhood socio-economic status. Our findings suggest that expanded decommodification and definancialization of housing would protect tenants from eviction and residential instability and promote housing justice.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».