Newcomers in the Canadian Housing Market
Notice bibliographique
Résumé
On a per capita basis, Canada maintains one of the largest immigration systems in the world. We know that a large majority of newcomers settle in a small number of places, mainly Montréal, Toronto, and Vancouver. These are places with low vacancy rates and, especially in Toronto and Vancouver, high real estate prices and rental fees. How are immigrants coping in the housing markets of Canada? Are they able to find suitable housing? At what cost, relative to their financial resources? What impacts are immigrants having on the housing markets of Canada? Previous studies of immigrants have found a clear pattern that applies to most groups: a progressive housing career. That is, the process of integration in Canada is associated with improving income levels, better housing, and rising rates of homeownership over time (Murdie et al 2006). After approximately 10 years in Canada, immigrants begin to overtake the Canadian-born in terms of home ownership and those who have been in the country longer actually have a higher level of ownership than the Canadian-born. In this way immigrants have a substantial impact on urban housing markets in Canada and may actually influence house prices, at least in Toronto and Vancouver (Carter, 2005). The improvement of housing conditions is a positive step in the integration experience, providing both psychological benefits and a sense of a stake in the country (Murdie and Tiexiera, 2003; Engeland and Lewis,
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,002 |
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 ».