Effect of Green Areas Density on Real Estate Price in Ramadi City
Notice bibliographique
Résumé
Urban green spaces are among most important indicators of amenities, which include providing entertainment, aesthetic enjoyment and environmental quality. However, most of these values lack their relationship to market prices, which leads to gradual overruns of those areas through urban sprawl. As a result, there is a need to obtain quantitative information on implicit and non-market advantages and benefits of urban green areas that have been classified in Ramadi into three categories. Main procedure is to integrate real estate that is bought and sold on market with convenience values and that people are willing to pay money to live near local comfort environment. Statistical models that stakeholders use can then be used to identify those green environmental facilities. It should be possible to determine monetary value of benefits provided by green spaces. Research was conducted in city of Ramadi, which is experiencing a large difference in real estate prices, which facilitates application of statistical models to evaluate green spaces. Results clearly affirmed positive effects of green spaces in urban areas on values of neighboring homes, and highlighted preferences of investors and residents alike. Independent variables were area of green space, distance from green scene, duration of access to park and public green space, and percentage of urban green areas. Moreover, variables of land use intensity and density of educational environment proved to be of great importance in model. As a result, recommendations provide insight into stakeholders and policy makers involved in urban planning.
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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 | 0,001 | 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 ».