The impacts of housing factors on deprivation in a world city: The case of Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hong Kong is a typical example of a world city that faces escalating poverty and housing problems. Problems related to housing are crucial in determining deprivation. By means of hierarchical linear regression on a representative survey of Hong Kong residents in 2014, this study examines the impacts of household income and housing factors on the deprivation of residents in Hong Kong. The study indicates that income level has a crucial effect on the deprivation level of households; whereas housing cost per capita, living area per capita, and living quarter problems significantly influence deprivation. A small interacting effect exists between household income and housing factors, which do not influence the independent effects of living area per capita and living quarter problems on deprivation. For the public rental housing residents, only the effect of living quarter problem on deprivation is significant, whereas for private rental housing residents, living area per capita and living quarter problem have a significant effect. Among all the models, housing expense per capita is a significant factor only in model for overcrowded households. The study recommends that improving the maintenance and renovation schemes for public and private housing with poor living environment is a good strategy to improve housing conditions and deprivation. The study suggests that anti‐poverty policies must consider strategies and measures that can improve the housing factors, including housing expenses, living density and living quarter maintenance problems, especially for those residents with high living density, such as those living in bed spaces, cubicles, and subdivided flats.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».