Characteristics of High-Foreclosure Neighborhoods in the Tenth District
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The foreclosure crisis that began in earnest in 2006 continues to shrink the once valuable assets of homeowners, communities, and investors. In the last three years, more than three million households have lost their homes, and as many as 5 million more could lose their homes in the next three years. ; A striking feature of the crisis is the variation in its severity across both time and space. Initially, the foreclosure crisis hit low-income neighborhoods disproportionately. Foreclosures remain concentrated in these neighborhoods. But in recent months, the foreclosure epidemic has spread more deeply into higher-income neighborhoods. What accounts for the evolving pattern of foreclosure rates across neighborhoods, and where might concentrations of foreclosures occur in the future? ; Edmiston analyzes the seven states of the Tenth Federal Reserve District to help shed light on the foreclosure rate pattern and to explore where foreclosure trends are likely to head. His analysis confirms that foreclosure rates have been high in low-income neighborhoods--but only to the extent that subprime mortgages penetrated those neighborhoods. He also finds that the foreclosure crisis is seeping into higher-income neighborhoods--due primarily to unfavorable conditions in local economies and residential real estate markets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle