Assiste-t-on à l'émergence de nouvelles formes de distribution de la pauvreté dans les grandes métropoles canadiennes ?
Bibliographic record
Abstract
Des études récentes sur la pauvreté urbaine au Canada suggèrent une augmentation de la concentration \nspatiale des résidents à faible revenu au sein des régions métropolitaines. Ce papier examine les \ntendances dans la concentration intra-urbaine de la pauvreté dans les huit plus grandes régions \nmétropolitaines canadiennes entre 1986 et 2006. Nous considérons les cinq dimensions de ségrégation \nidentifiées par Massey et Denton (1988) pour explorer les changements dans la distribution spatiale \ndes populations à faible revenu : égalité, exposition concentration, agrégation et centralisation. \nCes indices ont été calculés au niveau des secteurs de recensement en utilisant des données de cinq \nrecensements canadiens. Nous observons que les profils ségrégatifs des métropoles étudiées sont plus \ndifférenciés en 2006 qu'en 1986. De même, nos résultats suggèrent qu'en 2006 les populations plus \npauvres sont localisées dans des espaces restreints, plus homogènes et proches au centre-ville. \nToutefois, nous avons aussi observé que les zones où la pauvreté a augmenté durant les 20 dernières \nannées sont surtout localisées dans des espaces éloignés du centre, particulièrement au sein de \nquartiers localisés dans les banlieues des grandes métropoles. \nCette division sociospatiale de l'espace urbain où les secteurs de pauvreté sont plus homogènes, mais \nplus dispersés dans l’espace métropolitain pourrait révéler de nouvelles logiques distributives des \nespaces de concentration de la pauvreté. À la lumière des mécanismes sociospatiaux qui renforcent \nl’isolement social des résidents dans les zones les plus désavantagées, ces résultats s’avèrent \npréoccupants.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".