Studentification: Where? How many? So what?
Notice bibliographique
Résumé
This report investigates the growing phenomenon of studentification—the clustering of postsecondary students within urban neighbourhoods—and its implications for housing markets in medium-sized Canadian cities. Focusing on five census metropolitan areas (London, Kitchener–Waterloo, Guelph, Hamilton, and Kingston), the study addresses three key questions: where students are concentrated, how many student dwellings exist, and how studentification is affecting local rents, particularly in marginalized neighbourhoods. Building on methods developed by Lauzon (2022) and Whitfield (2023), the analysis leverages a unique characteristic of Canadian census data, where dwellings fully occupied by domestic students living away from home are often classified as unoccupied. Using this proxy, alongside institutional enrolment figures, residence capacity data, and CMHC vacancy rates, the report maps studentification trends at the Census Tract level from 2006 to 2021. It also introduces new metrics to assess the rental impacts and spatial reach of studentification, including into lower-income areas, and contextualizes trends using data from Queen’s University dating back to 1971. Findings show that studentification has intensified across all five cities, largely due to rising university enrolment (up 49% from 2006–2021) far outpacing residence construction (up only 11%). The private rental market has absorbed much of the shortfall, with an estimated 27% increase in student and short-term rental dwellings. Institutional responses vary: while McMaster and Waterloo have expanded on- or near-campus housing options, Queen’s has lagged behind, contributing to pronounced neighbourhood encroachment. The COVID-19 pandemic temporarily distorted census data, but its effects are considered transient. Additionally, the report highlights that international students—who are increasingly concentrated near colleges—are undercounted in the data due to methodological limitations. The report concludes that studentification is a sustained and accelerating trend with significant implications for housing affordability and neighbourhood change. Policy recommendations include expanding Purpose-Built Student Accommodations (PBSAs), reinstating government-backed financing for student housing, and encouraging institutions to share anonymized student address data with planners to improve monitoring and response efforts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».