Local Influences on Zonal Rents in Alberta: Implications for Integrated Modeling
Notice bibliographique
Résumé
A hedonic price model was estimated for residential developments in the province of Alberta in Canada. The model is designed to be used with the Production, Exchange and Consumption Allocation System (PECAS) land use modeling framework, which forecasts future development patterns on each parcel based on developer return-on-investment functions, allocates households and jobs, and calculates economic benefit measures. In PECAS, base year rents by land use zone (LUZ) are a calibration target, while future rents by LUZ are calculated in a bid-rent allocation, so the estimation separates out local effects from neighbourhood (LUZ) effects. Local effects include proximity to busy collectors, light rail transit (LRT) stations, schools, and amenities such as parks, as well as local road and off-road access to the nearest network link. A non-linear treatment was required to separate out the value of land from the value of space, especially on large parcels at low intensities of development. A Bayesian approach was used to 1) incorporate prior knowledge from previous PECAS work in the U.S., and 2) to provide a model that can forecast future prices on any parcel in Alberta, even in areas where certain types of development are not currently sufficient in quantity to confidentally estimate parameters. The estimation quantifies the current price landscape in Alberta by LUZ, showing higher prices (and a tendency for future development, where allowed) in major cities, major oil industry locations, and national parks. It also quantifies the positive impacts of local road access, LRT station proximity, schools, rivers, and natural areas; the negative (nuisance) impact of being too near to busy roads and schools; and the depreciation of older buildings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».