Le repérage des zones \nde concentration de la \npauvreté à Montréal : \nl’identification des \nmicro, meso et macro \nzones de pauvreté
Notice bibliographique
Résumé
De nombreux auteurs ont démontré que les résultats d’analyses statistiques varient en \nfonction de la définition géographique des entités. Malgré tout, peu d’études se sont \nattardées à évaluer les implications du MAUP – Multiple Area Unit Problem – en études \nurbaines et en analyse des politiques. Or, l’identification des zones de concentration de \npauvreté dans le cadre de la stratégie d’intervention ciblée de la Ville de Montréal a soulevé \nde vives critiques car des quartiers abritant des effectifs importants de personnes à faible \nrevenu ont été écartés. Ceci nous a amené à explorer les implications des changements \nd’échelles sur l’identification des zones de concentration de la pauvreté (40 % ou plus de \npopulation à faible revenu). \nL’approche méthodologique proposée pour identifier les zones de concentration de la \npauvreté repose sur trois niveaux géographiques d’analyse : les aires de diffusion (AD — \nmicro zones), les secteurs de recensement (SR— meso zones) et des districts correspondant \nsoit à des quartiers ou des municipalités (districts —macro zones). Des analyses \nmultiniveaux de type ANOVA à deux et à trois niveaux hiérarchiques ont été réalisées afin \nde voir comment se répartit la variance entre les AD, SR et les districts. \nLes résultats des analyses multiniveaux démontrent que les SR sont beaucoup plus \nhétérogènes sur la base des AD que ne le sont les districts sur la base des SR. En outre, ils \ndémontrent qu’à Montréal en 2005, 22,28 % de la population à faible revenu de la \nmétropole montréalaise réside dans des macro zones (districts) de concentration de la \npauvreté; près du quart (24,47 %) de la population à faible revenu de la métropole réside \ndans meso zones de concentration de la pauvreté; et finalement, 35,28 % de la population à \nfaible revenu de la métropole réside dans micro zones de concentration de la pauvreté.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».