Espace et inégalités : une analyse du milieu de vie des personnes réfugiées résidentes de la région d'Ottawa-Gatineau en 2016
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, les réfugiés pris en charge par l'État sont contraints de s'installer dans une ville qui leur est assignée. Ces derniers sont sélectionnés depuis l'étranger et n'ont pas le choix du lieu de leur réinstallation au début de leur parcours. Quant à ceux parrainés par des groupes privés, ils doivent s'installer dans la localité de leur parrain. Dès lors, le déplacement forcé de l'exil est suivi par l'établissement initial dans un lieu imposé, qui a été choisi par exemple sans qu'on ne prenne forcément en compte la présence préexistante au Canada de réseaux nationaux, ethniques, linguistiques, ou même familiaux. Au Québec, cette désignation du lieu de résidence pour ceux et celles pris en charge par l'État découle d'une politique dite de régionalisation qui vise la démétropolisation de l'immigration et dont les réfugiés sont le groupe cible. Cette politique entraîne des répercussions profondes sur le rapport de ceux-ci au nouveau territoire d'une part, et un effet sur leurs chances d'insertion territoriale dans la ville de réinstallation d'autre part; les plus petits milieux urbains étant parfois moins adaptés aux besoins des nouveaux arrivants. Le présent mémoire s'intéresse à l'insertion territoriale des immigrants de la catégorie d'admission "réfugié" dans les villes de taille moyenne. Au moyen d'une étude de cas de la région d'Ottawa-Gatineau, nous procédons à une caractérisation de la qualité de leur milieu de vie à partir du concept d'environnement bâti et d'environnement des services. L'objectif du mémoire est de mettre en lumière les différences, voire les inégalités, que peuvent présenter les milieux de vie où vivent les personnes admises comme réfugiées comparativement au reste de la population canadienne. Notre analyse est scindée en deux volets reposant sur des méthodologies distinctes. D'une part, le volet cartographique, réalisé à l'aide des données du Recensement de 2016, a permis de caractériser la qualité de l'environnement bâti selon son accessibilité, soit l'accessibilité aux espaces verts, aux commerces alimentaires et aux installations de transport en commun. D'autre part, un volet élaboré à l'aide de l'observation directe des milieux a permis de caractériser la qualité de l'environnement bâti d'après sa condition générale, soit l'évaluation de la présence et de la condition des infrastructures résidentielles, commerciales, de loisirs et de transport. Les données recueillies dans les deux volets ont été soumises à des tests statistiques afin de valider les relations trouvées entre les variables d'intérêt et la présence ou non de réfugiés, ceci afin de s'assurer que ces relations n'étaient pas dues au hasard. Les résultats montrent que les quartiers où se concentrent les personnes admises comme réfugiées, en comparaison aux quartiers où on en retrouve peu, sont tantôt avantagés, tantôt désavantagés quant à l'accès et la condition générale des composantes de l'environnement bâti et de l'environnement des services observées. Bien que les résultats ne soient pas tous statistiquement significatifs, ils permettent tout de même de rendre compte de la région étudiée. Des recherches ultérieures devraient permettre d'identifier d'autres facteurs pouvant être à l'origine de ces inégalités spatiales.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".