Affordable Housing Performance Indicators for Landed Houses in the Central Region of Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Recently, governments strive to make housing affordable for residents. Affordable housing is not restricted only to the house prices, but it includes also the quality and amenities of the house. So, the main aim of this research is to develop affordable housing performance indicators (AHPI) for landed houses. It's based mainly on Mulliner and Malienes criteria for affordable housing and the concept of grow home for Friedman and Cammalleri. Taman Selasih (TS) and Taman Lukut Makmur (TLM) in Negeri Sembilan were chosen as a case study. They were constructed by Syarikat Perumahan Negara Berhad (SPNB) in the central region of Malaysia. The sample consists of 155 units in TS and 93 units in TLM. A physical survey was conducted to assess the housing affordability for TS and TLM by field observation and informal interviews with the residents. The collected data were analyzed via SPSS software. The result shows that fourteen criteria can be applied as AHPI for landed houses, namely; houses prices in relation to income, safety- incidence of crime, access to employment, access to public transport facilities, access to good quality schools, access to shopping facilities, access to health care, access to child care, access to leisure facilities, access to open green public space, quality of housing, energy efficiency, land properties and new spaces. The value of this research comes from proposing a set of criteria that could be used as affordable housing performance indicators (AHPI) to assess the performance of landed houses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».