Gentrification, Urban Interventions, and Equity (GENUINE_techrguide.pdf)

The dataset titled "Gentrification, Urban Interventions, and Equity (GENUINE_techrguide.pdf)" falls under the domain of Environment. It is tagged with keywords such as Change, Environments, Gentrification, Housing, Income, Neighbourhood, and Urban. The dataset is in PDF format and was published on April 1, 2020. The data spans from January 1, 2016, to December 31, 2016, and covers the geographical area of Canada. The dataset is visible to the public, but its use is limited to the purposes stated in the CANUE Data Sharing and Use Agreement and should not be re-distributed. The dataset is owned and authored by CANUE (Canadian Urban Environmental Health Research Consortium) and Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, and can be contacted via [email protected].

The dataset was accessed on September 18, 2023, and is identified by the number 18. It is in English language and does not have a persistent or globally unique identifier. The data in the dataset is resolved once and has a quality indicator of NoData = -9999 for numeric fields and NoData=null for category fields. The dataset is owned by the organization CANUE. The dataset provides a map-based gentrification tool for Canadian metro areas and is intended for policy evaluation and research studies that assess the potential health and societal impacts of gentrification processes. The license for accessing the dataset is not specified. The dataset includes a resource named 'Gentrification, Urban Interventions, and Equity (GENUINE_techrguide.pdf)'. The metadata for the dataset was created on September 18, 2023, and was last modified on August 20, 2024.

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Informations supplémentaires

Champ Valeur
Dernière mise à jour avril 10, 2025, 13:04 (TU)
Créé septembre 18, 2023, 23:15 (TU)
Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
Environment
Titre
Titre du jeu de données.
Gentrification, Urban Interventions, and Equity (GENUINE_techrguide.pdf)
Description
Une description du jeu de données.

The Gentrification, Urban Interventions, and Equity (GENUINE) Tool is a map-based gentrification tool for Canadian metro areas. The primary envisioned use for GENUINE is policy evaluation and research studies that assess the potential health and societal impacts of gentrification processes. Accompanying maps for each Census Metropolitan Area (CMA) are published online. The mapping platform simultaneously shows four gentrification measures for each CMA, facilitating comparisons between measures. We developed GENUINE to integrate gentrification measures relevant to the Canadian context, adapting four published gentrification measures that have been applied to U.S. and Canadian census data. We computed these measures for all 36 Canadian CMAs to illustrate where gentrification occurred between 2006 and 2016. The GENUINE data were developed by Caislin Firth, Benoit Thierry, Daniel Fuller, Meghan Winters, and Yan Kestens, as part of the gentrification workgroup of INTErventions, Research, and Action in Cities Team with funding from the Canadian Institutes of Health Research. GENUINE measures have been developed using 2006 and 2016 census tract areas to identify areas that have gentrified by 2016. Please refer to the Technical Document for methods used to calculate each gentrification measure. GENUINE data were linked to all 2016 six-digit DMTI spatial single link postal code locations in Canada by CANUE staff. NOTE: all postal codes within a Census Tract are assigned the same value. Summing data is not appropriate. Original census tract data can be downloaded directly from links provided in the technical documentation.

Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
.pdf - application/pdf
Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
Date de publication
Date de publication du jeu de données.
2020-04-01
Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
2016-01-01
Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
2016-12-31
Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
Canada
Champ Valeur
Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
visible
Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
License not specified
Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
These data files are provided solely for the purposes stated in the CANUE Data Sharing and Use Agreement and should not be re-distributed for any reason.
Emplacement
Emplacement du jeu de données.
https://www.canue.ca
Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
CANUE (Canadian Urban Environmental Health Research Consortium)|Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto
Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
Éditeur
Éditeur du jeu de données.
Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
Auteur
Auteur du jeu de données.
CANUE (Canadian Urban Environmental Health Research Consortium)|Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto
Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
[email protected]
Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
2023-09-18
Champ Valeur
Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
18
Langue
Langue(s) du jeu de données
English
Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
https://canue.ca/wp-content/uploads/2020/10/GENUINE-tech-guide.pdf
Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
No
Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
No
Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
N/A
Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
N/A
Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
N/A
Type de portail
Type de plateforme du portail source.
Champ Valeur
Version
Version du jeu de données
Source
Source du jeu de données.
Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
Texte de provenance
Texte de provenance des données.
URL de provenance
URL de provenance des données.
Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
Once
Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
Champ Valeur
Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
Champ Valeur
Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
NoData = -9999 (for numeric fields) - NoData=null (for category fields) - Data insufficient to calculate value = -1111
Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.

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