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Enregistrement W2114298749 · doi:10.3141/2245-09

Who Really Pays for a Parking Space?

2011· article· en· W2114298749 sur OpenAlexaffabout
Owen Jung

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Parking Systems Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInnovation, Science and Economic Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParking spaceReal estateSubsidySpace (punctuation)BusinessArgument (complex analysis)Subsidized housingEconomicsTransport engineeringPublic economicsFinanceMarket economyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many large North American cities impose minimum parking space requirements on multifamily residential developments. Concern has arisen, however, that the high cost to provide these spaces raises housing prices in such complexes. Because no well-developed, formal market for parking spaces exists, this study attempted to estimate the implicit price of aboveground or underground parking spaces for condominiums located in central Edmonton, Alberta, Canada. Through the use of two real estate data sets, this study employed the hedonic method and tested for the presence of heteroskedasticity and for spatial autocorrelation when possible. Overall, the results suggested that consumers of bundled parking spaces received a large discount on such spaces. If the retail price were increased to include additional parking spaces, the higher price would not fully reflect the cost to provide such spaces. The affordability of housing might be adversely affected nonetheless. Developers, who are likely to be burdened by some of this indirect parking subsidy, may ultimately provide less housing to the market, which will lead to a higher market-clearing price. This study provided further empirical evidence to support the argument against the imposition of minimum parking space requirements. The requirements are likely to cause an oversupply of parking at multifamily residential developments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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