Lâopération 5000/15000 logements sociaux et communautaires : une réponse au besoin en logements des ménages immigrants récents à Montréal, le cas de Côte-des-Neiges
Bibliographic record
Abstract
L’immigration dans les grandes métropoles comme Montréal est un phénomène qui prend de l’ampleur, ces dernières années. Or, si les ménages immigrants récents constituent un apport positif important dans la croissance démographique, sociale, culturelle et économique de notre société, l’amélioration de leur situation socioéconomique et des conditions des logements qu’ils occupent ne semble pas être la priorité des politiques d’habitation des pouvoirs publics. Malgré l’abondance des données statistiques sur l’immigration, il s’avère que l’on connaît peu sur les conditions de logement de ce type de ménages et de la qualité des aides publiques en matière de logements sociaux qui leur sont destinées. \nNotre recherche, par une méthode quantitative et une technique d’analyse statistique, a mené une recherche empirique sur la population de l’agglomération de Montréal, spécialement celle de Côte-des-Neiges, pour analyser la situation socioéconomique des ménages immigrants récents et leurs conditions de logement. Ceci pour connaître si les ménages immigrants récents ont un niveau socioéconomique inférieur à la moyenne des ménages de l’agglomération, pour constituer les ménages les plus démunis, et si leurs conditions de logement sont défavorables par rapport à celles de la moyenne des ménages de l’agglomération et ainsi figurent parmi les plus mal-logés. \nDans un deuxième temps, notre recherche, par une méthode graphique et une technique de cartographie, a voulu illustrer puis comprendre la logique d’implantation des logements développés par l’opération 5000/15000 logements sociaux communautaires. Comprendre cette logique dans sa prise en considération du choix de logement initial des ménages immigrants récents et dans l’uniformité de la répartition de ses logements sur le territoire de l’agglomération de Montréal.
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 | 0.002 | 0.004 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".