Exploration de la relation entre la proximité géographique des universités et la transformation des quartiers dans les agglomérations canadiennes entre 1981 et 2016 : une analyse par régressions spatiales par panel
Notice bibliographique
Résumé
Depuis les années 60, les universités nord-américaines ont joué un rôle important dans le développement économique des villes. Elles se positionnent comme d’importants employeurs et dynamisent l’économie locale, en attirant de nombreux étudiants et en ajoutant de la valeur au marché local. Toutefois, elles peuvent également générer des effets négatifs, tels que la gentrification, la « studentification » et la « youthification », entraînant des modifications dans la démographie urbaine. Ces phénomènes se manifestent par une hausse des loyers, des déplacements de populations vulnérables et le déclin physique des quartiers. Dans le contexte canadien, bien que ces impacts aient été mis en lumière par des recherches antérieures, la plupart de ces études se concentrent sur un nombre limité de villes et sur une courte période. Cette étude vise à examiner la relation entre la proximité des universités et les transformations urbaines dans l’ensemble du système urbain canadien, entre 1981 et 2016. Elle se base sur des données de recensement et applique des modèles de régression spatiale par panel qui permettent d’étudier ces phénomènes sur le long terme, en contrôlant l’autocorrélation spatiale et les effets fixes. Les résultats suggèrent des tendances systémiques observées dans les grandes régions métropolitaines et révèlent que ces tendances ne se limitent pas à quelques villes du Canada. La proximité des universités coïncide avec des loyers plus élevés, une plus grande proportion de jeunes adultes, une concentration d’immigrants et de titulaires de diplômes de baccalauréat ou plus. Ces concentrations indiquent l’exclusion des populations défavorisées et moins aisées. L’identification de ces exclusions pourrait aider les urbanistes à développer des villes plus inclusives et à établir des relations université-communauté plus équitables. \n \nSince the 1960s, North American universities have played a significant role in the economic development of cities. They position themselves as major employers and boost the local economy by attracting numerous students and adding value to the local market. However, they can also generate negative effects, such as gentrification, "studentification," and "youthification," leading to changes in urban demographics. These phenomena manifest as an increase in rents, displacement of vulnerable populations, and the physical decline of neighborhoods. In the Canadian context, although these impacts have been highlighted by previous research, most of these studies focus on a limited number of cities and over a short period. This study aims to examine the relationship between the proximity of universities and urban transformations across the entire Canadian urban system, between 1981 and 2016. It is based on census data and applies spatial panel regression models that allow for the study of these phenomena over the long term, controlling for spatial autocorrelation and fixed effects. The results suggest systemic trends observed in large metropolitan areas and reveal that these trends are not limited to a few cities in Canada. The proximity of universities coincides with higher rents, a higher proportion of young adults, a concentration of immigrants, and holders of bachelor’s degrees or higher. These concentrations indicate the exclusion of disadvantaged and less affluent populations. Identifying these exclusions could help urban planners develop more inclusive cities and \nestablish more equitable university-community relationships.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».