The Impact of Mature Trees on House Values and on Residential Location Choices in Quebec City
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: When choosing their home, households are willing to maximize their satisfaction and utility while trying to avoid noise and inconvenience. Along with economic constraints, this decision process involves several types of criteria, including preferences and perception of environment in the neighbourhood. Previous research in spatial economy has addressed the impact of vegetation and environment quality on single-family house values, using hedonic price models. However, assessing the economic valuation of trees is not sufficient to fully understand the choice-setting mechanisms behind the conversion of environmental preferences into residential location choices. New modelling approaches integrating behaviour, attitudes, tradeoffs and motivations could certainly improve our understanding of people’s valuation of nature. This paper develops such a behavioural model considering a housing market which was firstly analysed using the hedonic modelling approach. Logistic regression was then used in order to model households ' propensity for buying a house on a wooded lot (with mature trees). Our purpose is to highlight the potential of combining economic and behavioural modelling to enhance understanding of landscaping in urban regions. Our research integrates various data sets collected in Quebec City from 1993 to 2001: an opinion poll of 640-home buyers; a summary of their transactions (sale price); in-site surveys of properties to assess vegetation status; socio-economic attributes of families; census data; accessibility to services modelled using GIS; finally, a full
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».