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Enregistrement W2344433343 · doi:10.2478/jos-2020-0038

Developing Land and Structure Price Indices for Ottawa Condominium Apartments

2020· article· en· W2344433343 sur OpenAlexaffabout
Kate Burnett-Isaacs, Ning Huang, W. Erwin Diewert

Notice bibliographique

RevueJournal of Official Statistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApartmentDepreciation (economics)Stock (firearms)Real estateLand priceUnit (ring theory)BusinessValue (mathematics)Space (punctuation)Service (business)DecompositionPrice indexAgricultural economicsEconomicsFinanceEconometricsGeographyComputer scienceEconomic growthMathematicsCivil engineeringStatisticsEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Measuring the service flow and the stock value of condominium apartments in Canada and decomposing these values into constant quality price and quantity components is important for many purposes. In addition, the System of National Accounts requires that these service flows and stock values for condos be decomposed into constant quality land and structure components. In Canada and most other countries, such a land and structure decomposition of condominium apartment sale prices does not currently exist. In this article, we provide such a decomposition of condominium apartment sales in Ottawa for the period 1996–2009. Specific attention is paid to the roles of communal land and structure space on condominium apartment unit selling prices. Key findings include methods to allocate land and building space to a single condominium unit, identifying the characteristics that best explain condominium prices, and developing an average depreciation rate for condos for the 14-year time period.

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)0,004
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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