Exploring the Elements of Housing Price in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
This informative study explores the elements of housing price in Malaysia and found the price is affected by many factors. This study of great practical significance has shown that house prices are determined by the demand for attributes, not only of the dwelling units themselves, but also of the region in which the units are located. There are many structural, neighborhood and locational attributes that could have brought impacts on house prices (Chin, Chau, & Ng, 2004). Structural characteristics, location-specific factors, and neighbourhood characteristics may define various sub-markets. Sub-markets may be defined by structure type (e.g. single-family detached, row house, town home, and condominium), by structural characteristics (property age housing consumers may have strong preferences for newly constructed properties or for historic properties), or by neighbourhood characteristics (e.g., public education and public safety). Results show that the housing price in Malaysia evidently depends on population, demand and supply, location, physical characteristic, accessibility, developer, cost of material and income. It is also influenced by neighbourhood factors as people nowadays will likely choose a better neighbourhood. These factors determine whether the housing price will be high or low. In summary, the government must take an active role to monitor and take appropriate measures to control property prices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».