Spatial Data Analysis: Examining the Quality of Life for Ethiopians and Nigerians in the City of Toronto and Edmonton
Notice bibliographique
Résumé
Canadian cities have experienced an increase of immigrants, more notably, from Nigeria and Ethiopia. Both groups have settled in Canadian cities to improve their overall Quality of Life (QOL). Areas such as education, employment, safety, and housing conditions were top priorities in choosing a new location to live. Studies, however, show a large proportion of immigrants from Nigeria and Ethiopia have settled in regions that contradict their desires and actually obtain a ‘high’ standard of quality of life. The research findings show both groups have settled in areas with high unemployment rates; highly educated populates with lower-paying jobs; and lower incomes in comparison the host city. The spatial distribution of recent immigrants is paramount to understanding how well those groups will assimilate. Local governments can use this data to create spatial distributive policies that are hospitable or antagonistic to specific groups. Many studies focus on investigating social integration at the provincial level; however, the experience of integration is intrinsically a local one. Thus, local governments have the opportunity to increase the overall quality of life for immigrants by using the structural, spatial divisions used in this study. The purpose of this study is to examine the QOL of Nigerians and Ethiopians in two Canadian cities: Edmonton and Toronto. This study has two separate, but related empirical components: (1) the first examines the spatial distribution of both groups, and the (2) second examines the overall quality of life in the primary settlement areas.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».