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Enregistrement W2586883686 · doi:10.5539/mas.v11n3p120

Analysis of the Low-Income Housing in Isfahan Metropolis

2017· article· en· W2586883686 sur OpenAlexvenueno aff
Sayyed Jamaleddin Samsam Shariat, Asghar Zarrabi, M Taghvaei

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecileIndex (typography)Gini coefficientPovertyAffordable housingPopulationDescriptive statisticsEconomicsHousehold incomePer capita incomeSocioeconomicsDemographic economicsInequalityBusinessAgricultural economicsEconomic inequalityEconomic growthGeographyStatisticsDemographyMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the importance of housing in human life, the provision of adequate and affordable housing for all people is one of the current problems of the human society because almost half of the world’s population lives in poverty and about 600 to 800 million people reside in substandard housing conditions. The present study, therefore, has been conducted in order to identify the needy groups and, too, housing the low-income groups in Isfahan City. The study is a fundamental-applied research adopting a descriptive-analytical methodology. Variables of the research are the income deciles, housing quantity developments, land and housing prices, the system of housing finance, housing status in the expenditure basket of the low-income households, the Gini coefficient of housing costs, the effective demand for housing in the income deciles considering the area of infrastructure and the access to housing index. The findings reveal that the year 2008 had the highest increase in the housing prices with an increase as 20.4% and the lowest one refers to the year 2010 with an increase as 8.6%. The Gini coefficient of housing cost for urban households shows a downtrend until 2005 and from 2006 onward, the gap has started to increase. Regarding access to the housing index, the results show that in 2003 the low income decile could afford one square meter of housing by saving the total household income for 75 days; whereas in 2011, this degree raised to 206 days. What is noteworthy here is the deep gap between the high-income and low-income deciles in the saving days for one square meter, which differs 10.5 times between the first decile and the tenth decile.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2017
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