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Enregistrement W1986926601 · doi:10.3905/jsf.2010.16.3.044

How the Canadian Housing Finance System Performed through the Credit Crisis:<i>Lessons for Other Markets</i>

2010· article· en· W1986926601 sur OpenAlexaffabout
John Kiff, Steven Mennill, Graydon Paulin

Notice bibliographique

Revue˜The œjournal of structured finance · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensBank of CanadaCanada Mortgage and Housing Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial crisisFinanceFinancial systemFinancial intermediaryGreat recessionBusinessCorporationRecessionIntermediationResilience (materials science)Government (linguistics)Subprime mortgage crisisFinancial marketPrincipal (computer security)Structured financeEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s housing finance system exhibited considerable resilience during the recent financial crisis with comparatively little reliance on extraordinary government support. Several distinctive features of Canadian public policy and regulations have had a direct impact on the performance of the housing finance system. This article has three principal sections: The first section provides an overview of Canadian residential mortgage markets, including key features of the Canadian compared to the U.S. housing finance system, a comparison of Canadian and U.S. residential house offerings, and policy implications. The second section provides an overview of Canada’s housing finance system, including relevant features of Canada’s public policy landscape, the role of the Canada Mortgage and Housing Corporation (CMHC), the role of the private sector, and current initiatives underway to improve the system. The third section shows how the Canadian financial system performed through the financial crisis, discussing the performance of the banking system, the impact of the recession on intermediation, and factors related to the banking, regulatory, and communication structures that contributed to favorable outcomes for the Canadian financial sector. TOPICS:Developed, financial crises and financial market history

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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