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Enregistrement W2169366334 · doi:10.1108/ijefm-02-2014-0007

A longitudinal study of the impact of the Sydney Olympics on real estate markets

2015· article· en· W2169366334 sur OpenAlexaff
Qiang Lu, Yupin Yang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Event and Festival Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiddingReal estateHost (biology)OriginalityPeriod (music)Value (mathematics)BusinessDatabase transactionEconomyAdvertisingEconomic geographyGeographyEconomicsMarketingFinanceSociologyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to examine the impact of the Sydney 2000 Olympic Games on the residential real estate markets of the host city during the bidding, pre-Olympic and post-Olympic periods. Design/methodology/approach – This study uses a difference-in-differences model to analyze the transaction prices for all properties in New South Wales, Australia for the period from 1980 to 2007. Findings – The paper finds that the impact on real estate markets varies across different suburbs in the host city and over time. The real estate markets of host suburbs experience substantially higher growth during the bidding and pre-Olympic periods but not during the post-Olympic period. However, the property prices in non-host suburbs in the host city increase at a higher rate during the pre- and post-Olympic periods but not during the bidding period. Originality/value – This study offers insights into the long-term impact of the Olympic Games on host suburbs and non-host suburbs in the host city during different periods by analyzing a large longitudinal data set over a period of 27 years.

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 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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