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Enregistrement W3122353512

META-ANALYSIS OF AIRPORT NOISE AND HEDONIC PROPERTY VALUES : PROBLEMS AND PROSPECTS

2004· article· en· W3122353512 sur OpenAlexaboutno aff
Jon P. Nelson

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecibelNoise (video)Depreciation (economics)StatisticsEconometricsAircraft noiseProperty valueMathematicsEconomicsEngineeringComputer scienceTelecommunicationsNoise reduction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meta-analysis is applied to the negative relationship between airport noise exposure and residential property values. The effect size in the analysis is the percent depreciation per decibel increase in airport noise, or the noise discount. Twenty hedonic property value studies are analyzed, covering 33 estimates of the noise discount for 23 airports in Canada and the United States. About one-third of the estimates have not been previously reported in the literature or were not included in previous meta-analyses. The weighted-mean noise discount is 0.58 % per decibel. A meta-regression analysis examines the variability in the noise discounts that might be due to country, year, sample size, model specification, mean property value, data aggregation, or accessibility to airport employment and travel opportunities. The analysis indicates that country and model specification have some effect on the measured noise discount, but the other variables have little systematic effect. The cumulative noise discount in the U.S. is about 0.5 % to 0.6 % per decibel at noise exposure levels of 75 dB or less, while in Canada the discount is 0.8 % to 0.9 % per decibel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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