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Enregistrement W2347741599

The Reasons for the Governmental Failure in the Allocation of Industrial Land in China

2012· article· en· W2347741599 sur OpenAlexaff
Rao Fu-jie

Notice bibliographique

RevueChina Land Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Changes in China
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ViewpointsGovernment (linguistics)Market failureVariety (cybernetics)EconomicsChinaInstitutionBusinessCentral governmentGovernment failureLand useLocal governmentEconomic systemIndustrial organizationMarket economyPublic economicsMicroeconomicsPublic administrationCivil engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the research is to analyze the reason that why industrial land is sold in a relatively cheap price and is allocated inefficiently regarding the governmental failure at different levels.Method used is the game theory to evaluate and test three viewpoints.The results show that with respect to the solution for a more reasonable land price and a better land use efficiency,neither the hypothesis that different municipalities strengthen their monopolized role in the land market and improve their techniques of supplying land,nor the assumption that central government promote a more strict administrative supervision and management was supported by the model analysis.A prominent finding is that the Price Floor Policy successfully helps to maintain a certain level of land price given by local government in the context of current institutions.The paper concludes that several drawbacks of the fundamental institution of the industrial land market are noticed,which cause the abnormally cheap industrial land price and low land use efficiency.A possible solution is that government should gradually leave land market more freedom and autonomy.Based on a market with a variety of land suppliers,the problems discussed in this research can be potentially solved.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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