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Enregistrement W2145358785 · doi:10.5539/ass.v9n3p7

China’s Low Income Urban Housing

2013· article· en· W2145358785 sur OpenAlexvenueno aff
Ian G. Cook, Chaolin Gu, Jamie P. Halsall

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaCommunismLeasehold estateRentingSocialismRedevelopmentWork (physics)Economic growthPopulationBusinessPolitical scienceEconomicsPoliticsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, firstly we briefly outline the historical legacies of inner-city housing that are the focus for redevelopment today, and then summarise the legacy of mass housing built by the work-unit or danwei in the Maoist era. The bulk of the paper, however, is then concerned with the switch to privatisation (via ‘market socialism with Chinese characteristics’) in the Reform Period under Deng Xiaoping and his successors, and the role of land policy that forms an important constraint on housing provision. Demand for low-income housing is in part due to the continuation of the Maoist hukou registration system which acts as a major barrier to full participation in the housing market and consequently China’s cities now have a huge migrant non-hukou ‘floating population’ (liudong renkou) that must be housed via alternative means, preferably as cheaply and effectively as possible. There is also the situation of the ‘ant tribe’ of young low-paid college graduates to consider. For people like these renting in overcrowded conditions is one option, but because of China’s unique development trajectory, (driven by the Chinese Communist Party since the founding of the People’s Republic of China in 1949, self-help housing is not a major form of housing provision, therefore there are few examples to consider. Hence, we discuss several examples of China’s low income urban housing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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