Inégalités entre les quartiers des villes canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Pour notre propos, nous nous reportons a des donnees sur les secteurs de recensement (SR) pour analyser l'evolution des inegalites de revenu entre quartiers et la segregation residentielle d'origine economique dans les huit premieres villes canadiennes de 1980 a 1995. Le clivage des revenus entre quartiers riches et pauvres est-il en train de s'accentuer? Les familles a fort et a faible revenu se regroupent-elles de plus en plus dans des quartiers economiquement homogenes? Nos principaux resultats sont un developpement de l'examen des consequences spatiales de l'evolution deja bien decrite des inegalites familiales de revenu et de gains depuis 1980. Ainsi, nous constatons que les inegalites de revenu familial (revenu apres transferts et avant impot) ont monte dans toutes les villes, surtout a cause d'un large accroissement des inegalites de revenu du travail. Les gains moyens ont baisse en valeur reelle, parfois d'une maniere radicale, dans les quartiers a faible revenu de presque toutes les villes, alors qu'ils connaissaient une progression moderee dans les quartiers a fort revenu. Ce qui est frappant, c'est que les transferts sociaux, qui etaient le grand facteur de stabilisation des inegalites nationales de revenu dans une situation d'accentuation des disparites de revenu du travail, n'ont eu qu'une modeste influence sur l'evolution des inegalites entre quartiers. Les changements de repartition du revenu du travail selon les quartiers sont l'indice d'une nette transformation du caractere socio-economique d'un grand nombre de quartiers. L'emploi s'est de plus en plus concentre dans les quartiers a fort revenu et le chomage, dans les quartiers a faible revenu. Nous nous demanderons enfin si les inegalites entre quartiers tiennent principalement a une aggravation des disparites de revenu familial dans l'ensemble d'une ville ou au regroupement croissant des familles dans des quartiers qui leur ressemblent et qui deviennent ainsi economiquement plus homogenes ( economique). On peut voir que la segregation spatiale d'origine economique augmente dans toutes les villes. Dans quatre des huit villes etudiees, elle a ete le grand facteur de la montee des inegalites entre quartiers; dans les quatre autres, c'est l'accroissement general des inegalites de revenu entre familles urbaines qui explique principalement le phenomene.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".