Entering and leaving housing assistance: Neighborhood trajectories of housing voucher recipients in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The Housing Choice Voucher (HCV) provides rental housing assistance to millions of low-income households across the United States and plays a crucial role in shaping their exposure to concentrated poverty and racial segregation. While prior research has revealed that housing voucher recipients tend to face substantial constraints in terms of neighborhood location, less is known about the direct impact of entering and exiting such programs on individual locational outcomes. Employing a unique dataset that links between housing program records and census microdata between 2000 and 2018, this article examines the impact of entering and exiting housing assistance on the neighborhood context experienced by voucher recipients. Two-way fixed-effects models show that entering the housing voucher program has no statistically significant impact on the neighborhood poverty or racial composition experienced by recipients, while exiting the voucher program results in significant decreases in neighborhood poverty rates relative to both pre-voucher and voucher locations. However, there are substantial differences in these trajectories by race: while white households experienced significant post-voucher decreases in poverty relative to both their pre-voucher and voucher locations, non-white households did not experience post-voucher changes relative to their pre-voucher locations, and Black households experienced no statistically significant post-voucher poverty decreases at all. These findings point to the continued importance of race in shaping neighborhood outcomes: even households participating in the same housing assistance program experience racially disparate outcomes, both during and after their participation in the program.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».