<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal title</title>
<title_fa>عنوان نشریه</title_fa>
<short_title>Intenational Journal of Urban and Rural Management</short_title>
<subject>Literature &amp; Humanities</subject>
<web_url>http://ijurm.imo.org.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn></journal_id_issn>
<journal_id_issn_online></journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>doi</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science></journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1397</year>
	<month>3</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2018</year>
	<month>6</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>17</volume>
<number>50</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>بررسی میزان جدایی گزینی فضایی-اجتماعی گروه های تحصیلی، شغلی، درآمدی  و قومیتی با استفاده از نرم‌افزار Geo Segregation Analyzer، 
مورد پژوهی: محله کرمان در منطقه 8 شهرداری تهران
</title_fa>
	<title>Survey of Social-Spatial Segregation of Educational, Income, Occupational, and Ethnic Groups by Geo Segregation Analyzer Software, Case Study: Kerman Neighborhood in Tehran</title>
	<subject_fa>تخصصي</subject_fa>
	<subject>Special</subject>
	<content_type_fa>پژوهشي</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p dir=&quot;RTL&quot;&gt;امروزه رشد و گسترش شهرها علی&amp;shy;الخصوص مادرشهرها و کلانشهرها سبب کاهش روابط&amp;shy; اجتماعی بین شهروندان و متعاقباً سبب بیگانگی اجتماعی و انزوای اجتماعی شهروندان از یکدیگر شده است. این مساله به تدریج سبب کم شدن هویت محله&amp;shy;های شهری و نهایتاً جدایی&amp;shy;گزینی اجتماعی در آنها شده است. بنابراین جدایی&amp;shy;گزینی اجتماعی یکی از معضلات شهرهای امروزی است و باید درصدد پیدا کردن راهکارهای مناسب در جهت رفع این مشکل بود. بدین&amp;shy;منظور در این مقاله عوامل مؤثر بر جدایی&amp;shy;گزینی اجتماعی مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور داده های مربوط به پرسشنامه های پر شده و داده های بدست آمده مرکز آمار ایران در محدوده مورد نظر وارد نرم افزار &lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;SPSS&lt;/span&gt; شده است. سپس خروجی آن با فرمت&lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;Excel &lt;/span&gt;&amp;nbsp;به عنوان ورودی اطلاعات متصل به نقشه در نرم افزار &lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;Arc GIS&lt;/span&gt; استفاده می شود. در نهایت نقشه نهایی جهت محاسبه میزان جدایی گزینی وارد نرم&amp;shy;افزار &lt;span dir=&quot;LTR&quot;&gt;Geo Segregation Analyzer&lt;/span&gt; می شود. در این مقاله میزان جدایی گزینی فضایی- اجتماعی محله کرمان واقع در منطقه 8 شهرداری تهران از طریق شاخص&amp;shy;های جدایی گزینی، ضریب آنتروپی و ضریب جینی و نحوه پراکندگی با استفاده از فرمول موران محاسبه شده است. با توجه به نتایج بدست آمده می توان بیان کرد که جدایی گزینی فضایی- اجتماعی بین گروه&amp;shy;های شغلی بسیار بالا می&amp;shy;باشد. خصوصاً در گروه کارفرمایان جدایی گزینی بسیار بالا و نزدیک عدد یک (جدایی&amp;shy;گزینی کامل) می&amp;shy;باشد ولی جدایی&amp;shy;گزینی در بین گروه&amp;shy;های مختلف تحصیلی در حد متوسط رو به بالا می&amp;shy;باشد. میزان جدایی گزینی در بین گروه های درآمدی در حد متوسط می باشد و هرچه درآمد زیاد شود، میزان جدایی گزینی نیز بیشتر می شود تا جایی که در گروه های ساکن با درآمدهای بالاتر شاهد جدایی گزینی کامل و یا خیلی شدید می باشیم. میزان جدایی گزینی در گروه های قومیتی ترک بالاتر از حد متوسط می باشد و در گروه قومیتی لر جدایی گزینی کامل و یا شدید اتفاق افتاده است. این درحالی است که جدایی گزینی در بین گروه فارس ها بسیار ناچیز و خفیف می باشد. عامل های مورد بررسی نشاندهنده این موضوع می باشد که در این محله جدایی گزینی فضایی- اجتماعی در حد متوسط رو به بالا رخ داده است و باید سیاست های جهت کاهش آن، اعمال نمود.&lt;/p&gt;
</abstract_fa>
	<abstract>&lt;p&gt;Spatial-social segregation is one of the fundamental subjects of urban sociologists and planners. Economic, social, political and physical factors are such factors which contribute the creation and fortification of social-spatial segregation in neighborhood of metropolitans. In this article has been tried to calculate the amount of social-spatial segregation in the Educational, Income, Occupational, and Ethnic Groups. Hence, the studies about segregation have been surveyed at first. By resorting the related theories and studies, applied indices for calculating the amount of segregation have been defined. Collected data from questionnaire has been applied in SPSS software and the census of &lt;span dir=&quot;RTL&quot;&gt;2011&lt;/span&gt; are entered in Excel. After that both of them are matched by MATLAB software in one Excel. Thereafter, the Excel export in GIS software has been attached to the map. Finally, the Social-Spatial Segregation amount of Educational, Income, Occupational, and Ethnic Groups has been calculated by Geo Segregation Analyzer software. Kerman neighborhood in 8th region of Tehran Municipality have been issued as a case study and their amount of segregation has been calculated for them. In this study, the dependent variable is the amount of spatial-social segregation and the independent variable contains the items below:&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;- Individual-familial characteristics: level of education, career, job position, ethnic character, and amount of income.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;According to the obtained results from Geo Segregation Analyzer software, it can be stated that socio-spatial segregation between groups of employees is very high. Especially segregation amount in employers group is very high and near 1. It means that complete segregation is appeared in this group. Moreover, the segregation amount in educational groups is medium or high. The segregation of ethnic groups is more than average and high. &lt;em&gt;Lor&lt;/em&gt; and &lt;em&gt;Turk&lt;/em&gt; people are segregated from other ethnic groups. The amount of segregation for them is high. However, the segregation of Fars people is very low. The factors show that the amount of scio-spatial segregation in this neighborhood is high. The residents aren&amp;rsquo;t similar to each other and they want to be segregated. So the city manager should solve this problem by suitable policies that are helpful for this neighborhood.&lt;/p&gt;
</abstract>
	<keyword_fa>جدایی‌گزینی فضایی-اجتماعی, سیستم GIS, نرم افزار  MATLAB, نرم افزارGeo Segregation Analyzer , شاخص جدایی گزینی, ضریب آنتروپی, ضریب جینی, شاخص انزوا, فرمول موران, محله کرمان.</keyword_fa>
	<keyword>Social-Spatial Segregation, Arc GIS, MATLAB Software, Geo Segregation Analyzer Software, Segregation Index, Entropy Index, Gini Index, Isolation Index, Moran's Index, Kerman Neighborhood.</keyword>
	<start_page>461</start_page>
	<end_page>470</end_page>
	<web_url>http://ijurm.imo.org.ir/browse.php?a_code=A-10-1966-92&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name></first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name></last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>اسماعیل</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>شیعه</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846008651</code>
	<orcid>10031947532846008651</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name></first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name></last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>مصطفی</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>بهزادفر</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846008652</code>
	<orcid>10031947532846008652</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name></first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name></last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>سمانه</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>جلیلی صدرآباد</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>10031947532846008653</code>
	<orcid>10031947532846008653</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
