Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to relate early history of housing conceptualizations and market analysis in the Anglosphere (Britain, the USA, Canada, Australia and New Zealand). Historians are ignorant of them but clear market analyses had early beginnings in every urban society for developing and accommodating growing populations. Design/methodology/approach Historiography. Findings Aspects of market analysis, especially appraisal and rudimentary approaches to the housing market in the Anglosphere, can be traced back to ancient Rome, housing market conceptualizations to Dr Nicholas Barbon and seventeenth-century London’s first population and housing boom and market analysis techniques in the USA at its founding, when Charles-Maurice de Talleyrand Perigor was the first to refine them and write them up in 1794-1796. The US next made major advances in the 1930s. The overall trend has been from inferred analyses to fundamental (derived) analyses, emphasizing “quantifiable data.” Practical implications This paper elicits researcher’s professional awareness that each nation has an implicit history of its early development practices and techniques. Originality/value The time frame of most housing market analysts is the recent past, the present and the future. But how enduring are their concerns? Do operational values in a housing market reflect historical epochs, or are there some universalities? Furthermore, most urban historians are ignorant of urban market dynamics. It does not occur to them that some of the dynamics that analysts attempt to capture today might always have been inherent in the urban built environment, regardless of era or urbanized part of the globe under consideration.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».