Notice bibliographique
Résumé
Learning Objectives You will recall from Chapter 3 that for most people during most of their lives, human capital is the most valuable asset on their personal balance sheets. Have you ever thought about what asset is next in line – what your second most valuable asset is? It probably would not surprise you to learn that for homeowners, this spot is occupied by their personal residences. Although home-ownership rates (as percentages of households) vary from one country to the next, they currently exceed 60% in many countries such as the United States, Canada, Great Britain, Singapore, and Spain. For homeowners, the value of their houses represents a sizable portion of their total assets. In this chapter, we examine housing decisions. Specifically, you will learn how to decide between buying and renting a house. Buying or Renting? The decision between buying and renting a house is a difficult one because it depends not only on financial considerations, but also on lifestyle choices and personal circumstances. We will start from a purely financial perspective. From a Purely Financial Perspective To make a decision based strictly on financial considerations, you need to consider the cost and payoff of each alternative. If you rent, the only expenses that you have are the rental expense and tenant's insurance expense. Tenant's insurance covers your possessions (which can be lost due to theft, fire, or water damage) and liability from any damage that you cause to your building or other people who live there. Both of these expenses are recurring monthly expenses that you have to pay as long as you rent the property.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,090 | 0,022 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».