Analysis on the Structural Change of Chonsei and Monthly Rent Market
Notice bibliographique
Résumé
국가적으로 전세난이 심화되어 사회문제로 대두되어 본 연구는 우리나라 주택 전월세 시장 구조변화와 정부의 정책에 대해, 임차인, 임대인, 공인중개인 등 시장참여자 의견을 분석하고자 한다. 전월세 시장 특성 분석을 위해 지역 및 거주 유형별로 약 2,000여명의 설문조사 결과를 바탕으로 임차인, 임대인의 의식변화와 차이를 진단하였고, 임대인, 임차인, 전문가 대상의 조사를 통해 분석된 결과를 바탕으로 주택 전세시장 및 주거 안정화를 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 본 연구의 기대효과로는 정책 수요자 및 공급자, 중개인에 대한 의겸 수렴과 반영을 통해 정책에 대한 신뢰도 및 효용도를 제고할 수 있고, 전월세 시장의 주거 안정화를 위한 정책 제안을 할 수 있다. This paper analyzes characteristics and changing phenomenon of Chonsei & monthly rental real estate market based on a survey of participants. The frequency analysis, mean analysis, and cross-table analysis was utilized for this study, and a survey for 2,000 rental market participants was accomplished. The survey result of tenants and land-owners regarding the Chonsei market stability indicates the expansion of public housing supply is needed together with lowering of mortgage related restrictions. The major conclusions include that the expansion of public housing and rental supports for low-income families are needed, due to the population structural change and an aging society. In addition, survey result suggests the tenants require the expansion of public housing supply for the residence stability.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».