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Enregistrement W1930729858

[논문] 서울시 뉴타운사업 등 도시재정비사업에 의한 주택가격 변화 분석

2009· article· ko· W1930729858 sur OpenAlexaboutno aff
남진, 김진하

Notice bibliographique

Revue국토계획 · 2009
Typearticle
Langueko
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Topics in Contemporary Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Stock (firearms)EconomicsAgricultural economicsEconomyBusinessGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to identify the effects of housing supply and loss on housing price and to predict changes in housing price due to the quantities of houses supplied and disappeared by New-Town Projects in Seoul. To do this, the quantities of houses supplied and disappeared were estimated up to 2015 through the master plans of New-Town Projects. A Stock-Flow model was employed for exploring the effects of housing supply and loss on housing price by life zones, and a Vector Auto-Regression (VAR) Impulse Decomposition model was used to predict the changes of housing price caused by New-Town Projects. The results showed that a total of five hundred thousand houses will be supplied until 2015, while a total of two hundred fifty thousand houses will be vanished. It was found that the effects of the quantities of houses supplied and appeared on housing price are varied across life zones. Especially, the loss of housing was found to increase the changing rate of housing price after the loss of housing was started. The supply of houses, however, was found to decrease the changing rate of housing price since the second quarter of the year after the supply of houses will be completed. Since the effects of New-Town Projects on housing price are varied across life zones, therefore, the location and the time of New-Town Projects should be determined with regard to the quantities of houses supplied and disappeared by life zones in Seoul.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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