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Enregistrement W1884158953 · doi:10.7202/010182ar

Données démographiques et demande éventuelle de logements : une approche par cohorte

2004· article· fr· W1884158953 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Roger D. Lewis

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Société canadienne d'hypothèques et de logement (SCHL) s'occupe de réaliser des recherches sur les changements démographiques et la demande de logements. L'évolution des ménages est au coeur de ces recherches. Pour prévoir le nombre de ménages, on utilise la méthode des taux de chef et on applique ensuite les taux de propriété projetés pour répartir les ménages projetés entre le groupe des propriétaires et celui des locataires. Choisir les bonnes hypothèses de taux de chef et de propriété est l'un des nombreux défis que l'on doit relever pour établir les prévisions de la demande éventuelle de logements. La SCHL travaille actuellement avec le Joint Center for Housing Studies de l'Université Harvard en vue de mettre au point des extrapolations des taux de chef et des taux de propriété par cohorte. Dans certains cas, la méthode des taux par cohorte surclasse d'autres méthodes, car elle reconnaît les différences intergénérationelles, présente un cadre utile pour l'analyse et offre beaucoup de latitude à l'analyste dans la personnalisation des hypothèses de projection. Les projections préliminaires de la demande éventuelle de logements fondées sur les taux par cohorte sont très conformes aux faibles niveaux actuels de l'activité du marché du logement et indiquent une continuité de certaines tendances établies dans les vingt dernières années.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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