Notice bibliographique
Résumé
Abstract The total value apportionment between land and building components remains an international issue both in theory and in practice. There are several concepts and methods of value separation, each leading to approximate estimations and therefore to divergent opinions about their reliability. In this paper, we present an alternative method of value apportionment based on Shapley’s scheme of values, well recognized in the coalitional game theory. The practicality of this method is verified using observed prices of 14,715 residential properties sold during the year 2019 over all the 27 districts in Montreal (Canada). This unique data comes with detailed information about the essential attributes of the land and the building components. The empirical results of the method presented in this work are in line with practical expectations of total and separate values, either taken case-by-case or in aggregation per district. They are indeed encouraging when compared to the results of two other independent methods (i.e., the city evaluations and the OLS predictions) for the same properties. The results are interesting not only regarding the separation of value but also in several other related aspects. For instance, land values are often close to or even higher than the building values. This shows a phenomenon of building depreciation and land value appreciation. Some districts seem to favor the quality of the building, others being influenced by the location and quality of the land. Interestingly, in contrast to what is believed in practice, a good quality parcel of land does not necessarily have a good quality building according to the results.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».