Faible revenu dans les regions metropolitaines de recensement, 1980 a 2000
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport examine le revenu et le faible revenu dans les régions métropolitaines de recensement entre 1980 et 2000. On y évalue la situation des familles ainsi que celle des quartiers dans lesquels celles-ci vivent. La situation des nouveaux immigrants, de même que celles des Autochtones et des membres des familles monoparentales est également évaluée. Au cours de la période de 1980 à 2000, le revenu médian avant impôt s'est accru dans l'ensemble des régions métropolitaines de recensement (RMR) du Canada. Le revenu a augmenté aux deux extrémités de la répartition des revenus, mais a augmenté plus rapidement au sommet. Dans presque toutes les villes, le revenu s'est accru plus rapidement dans les quartiers à revenu élevé (mesurés à l'échelon des secteurs de recensement) que dans les quartiers à plus faible revenu. La fréquence du faible revenu était similaire en 1980 et en 2000, mais la composition démographique du faible revenu a changé, dans la mesure où les taux de faible revenu ont augmenté parmi certains groupes « à risque » et aussi parce que certains changements démographiques ont eu lieu dans les RMR. En 2000, les nouveaux immigrants constituaient une plus grande partie de la population à faible revenu et une plus grande part des résidents de quartiers à faible revenu qu'en 1980. Chez les nouveaux immigrants, le taux de faible revenu était beaucoup plus élevé en 2000 qu'en 1980. En 2000, la population autochtone et les personnes vivant dans une famille monoparentale affichaient un taux de faible revenu plus élevé que les autres groupes et étaient davantage représentés dans les quartiers à faible revenu. La part de revenu que les familles &agra
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".