Deconstructing Canada's Housing Markets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
House prices have increased significantly in Canada over the past decade, driving household debt and residential construction activity to historical highs. Although macro-prudential tightening has slowed the pace of household borrowing in the last few years, house prices have continued to trend higher, and affordability remains a major challenge in urban centres. First-time home buyers must therefore spend more of their incomes to purchase a house and are vulnerable to future interest rate hikes. Overbuilding in the condominium sectors of some cities appears to be a source of risk, especially if a major price correction in these segments spills over into other markets. The country benefits from a sound and effective housing finance system, which performed well throughout the global financial crisis thanks to strong regulatory oversight and explicit government backing of the mortgage market. Nonetheless, the dominance of the crown corporation CMHC in the mortgage insurance market concentrates a significant amount of risk in public finances. Improving competitive conditions in the mortgage insurance market could help diversify these risks and reduce taxpayer contingent liabilities, while introducing coverage limits on loan losses would better align private and social interests. There may be a shortage of rental housing in several cities, especially in the range that low-income households can afford. Urban planning policies have resulted in low-density residential development which contributes to relatively high transport-related carbon emissions. Addressing these externalities requires stronger pricing signals for land development, road use, congestion and parking, combined with better integration of public transit planning. To prevent the marginalisation of low-income households, planning policies should support social mix and increase incentives for private-sector development of affordable housing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,010 |
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 découle