ASSESSING THE VALUE OF ENVIRONMENTAL ATTRIBUTES AFFECTING HOUSEHOLDS’ HOUSING CHOICES USING A CHOICE EXPERIMENT METHOD IN NAVAB NEIGHBOURHOOD
Notice bibliographique
Résumé
One technique that has been recently used to assess the value of environmental attributes is choice experiment method (CEM). CEM permits value estimates for different goods (services) sharing a common set of attributes to be pieced together using the results of a single multinomial (conditional) logic model. The CEM approach to environmental value assessment is illustrated in the context of housing choices by Naval residents in Tehran. A standard CEM questionnaire has been developed and completed in a sample of 200 residents in the Naval project neighborhood in 2008. Several log it regression models were developed in order to estimate the impacts of selected environmental attributes on households’ choices of dwellings. We have calculated the willingness to pay for environmental pollution, accessibility, security, sociability, neighborhood facilities and home facilities using house prices as a monetary value. The results show that except for the home facilities, all other environmental attributes have significant expected impacts on households’ choices. In the context of this neighborhood the results show that households would be willing to pay more for purchasing a house with less environmental pollution (noise and air pollution, more sociability, security, neighborhood facilities, and accessibility respectively. CEM is found to provide flexible and cost-effective results for estimating use and passive use values of environmental attributes in urban environment, particularly when several alternative proposals and attributes need to be considered.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».