L’insécurité résidentielle dans huit villes canadiennes : Développement d’un modèle de mesure à l’échelle des aires de diffusion (AD)
Notice bibliographique
Résumé
Le secteur locatif est revenu à l’avant-scène de l’investissement en logement dans le \ncourant de la dernière décennie. Il s’est ainsi retrouvé au centre d’une nouvelle phase de \nfinanciarisation du marché immobilier. En parallèle, ce mode d’occupation a fait l’objet \nd’une demande renouvelée de la part des ménages. Ces différentes tendances ont mis de la \npression sur les marchés locatifs privés et le thème de l’insécurité résidentielle a émergé \ndans de nombreuses recherches. Il est alors important de développer des outils de mesure \nfiables et capables d’en saisir les manifestations spatiales dans un contexte où les politiques \ndu logement sont placées de manière accrue entre les mains d’acteurs locaux. La présente \nétude retrace le réseau des facteurs à l’origine des pressions actuelles sur le marché locatif \nprivé en proposant une interprétation de l’insécurité résidentielle en termes de précarité \nurbaine. Elle propose une méthode de mesure qui tient compte du caractère \nmultidimensionnel, spatial et continu du phénomène afin de l’appliquer à huit villes \ncanadienne.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».