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Enregistrement W2188166338

Your Texas Real Estate News

2006· article· en· W2188166338 sur OpenAlexaboutno aff
Don Dahlberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal estateFellQuarter (Canadian coin)BusinessDemographic economicsEconomicsEconomyFinanceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is now a good time to buy a home? It’s a question that thousands of Americans are asking. And consumers in DallasFort Worth aren’t finding an easy answer. After months of media reports about the nationwide housing slowdown, some potential homebuyers are on hiatus. Reports of falling prices in California and Florida have many buyers sitting on the fence. Local real estate agents have noticed a chill in the market. Third-quarter pre-owned home sales were down about 5 percent, with the biggest drop 15 percent—coming in September. Pre-owned home prices also fell last month by 3 percent. At the same time, sales of new homes were flat and builders reduced starts by 12 percent. Even though some buyers have backed away, there are no signs of the dreaded housing bubble in Dallas-Fort Worth. Unlike in hot markets on the East & West coasts, home prices in North Texas have risen by less than 5 percent annually in recent years. There’s not much froth in our market. Indeed, a report last month by the global Insight and National City Corp. said that Dallas has one of the most undervalued housing markets in the country. PMI Group, one of the country’s largest mortgage insurance firms, says Dallas is among the cities with the lowest risk of a home price shakedown. And a new nationwide study by Moody’s Economy.com says that no Texas cities are on the list of U.S. markets that will suffer home price declines in the months ahead. However, Moody’s wouldn’t release a ranking of cities expected to do well in housing or provide details about Texas cities. I’m not surprised. Many national analysts want to focus only on the bad news in the housing market.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5540,403

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,180 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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