Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In conventional modeling of housing demand, consumers choose living arrangement, tenure, and housing on the basis of price, income, wealth, and tastes. However, it is both costly and onerous to alter one's housing conditions. It is argued therefore that consumers employ housing strategies to cope with labor market risks and expectations about their future: strategies that may differ from one demographic group to the next. In conventional modeling of housing demand, it is also well‐known that selection bias can arise: that is, omitted variables that help account for one aspect of housing (say, tenure choice) also subsequently affect the nature of the demand function for other aspects of housing demand (say, the amount spent on housing by a renter household). One such variable is the consumer's wealth, a variable that is typically not available in household survey data. This paper argues that the most important variables that may give rise to selection bias are variables that also reflect the coping strategies employed by consumers. The paper estimates a model of housing choice using Canada‐wide pooled samples from the 1980s and 1990s. In this paper, the prices of housing services and income prospects vary region by region. The paper shows how individuals and families in different housing markets across Canada respond, and how this evidences the use of coping strategies (from doubling up to substandard housing). The paper presents evidence to support the argument that selection bias is important in understanding how consumers cope.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».