Rural Housing Affordability: a Location-Based Investigation of the Characteristics of Those Experiencing Housing Affordability Problems in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This report explores locational differences in the incidence of those experiencing housing affordability problems between 1991 and 2001 in Ontario. Three variables were created for this purpose using publicly available census data (PUMF) for: Toronto, CMAs and Other/Rural. The following key research questions were considered: \n1. Are there differences between affordability rates in rural and urban locations? \n2. What are the identified characteristics of low-income households experiencing affordability problems? (e.g. income, education, age, etc.) \n3. Do differences in the identified characteristics between rural and urban locations help to explain differences in the intensity of low-income and housing affordability problems in these locations? \n4. What are the planning implications of any identified differences between rural and urban locations? \nIn considering these questions, this report takes the following structure: \nSummary of general trends in each of the locales (including in population, incidence of low-income, and affordability) Household trends in each of the locales (including household size, income and employment) Primary maintainer characteristic trends in each of the locales (including employment income, labour-force participation, monthly payments, education, gender trends, age, immigrant status). Comparison of immigrant and non-immigrant primary maintainer trends (to consider attraction and impact of immigrant populations to rural areas) \nRecommendations for future planning directions lastly consider loosening restrictive zoning regulations, promoting local control and economic development, and further development of immigrant oriented programming. The investigation revealed that Other/Rural locales experienced comparatively dramatic increases in the proportion of households with affordability problems, and an increasing divide between those above and below the low income cut off (LICO). Several factors were found to have contributed to the change in affordability, including: low relative incomes and rates of full-time work, low relative household size, increase in the proportion renters, increasing proportions university educated low-income, increase in senior aged populations, and increase in immigrant populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».