MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3122397070

Creative Solutions Needed ! The Changing Appraisal Market

2007· article· en· W3122397070 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Cassens Zilloux, Gwilym Pryce

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)BusinessMarketingValue (mathematics)Market valueFinanceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"The residential appraisal community in the US has become unable to respond to their clients needs in terms of fees and speed of delivery, and is experiencing loss of market share to more abbreviated appraisal products as well as automated valuation models. There needs to be a change in the way professional valuers are approaching their market. The old methods and attitudes are no longer what their clients need to stay competitive, particularly in a down market where lenders are competing for a much smaller pool of borrowers. This paper examines a case study of a company based in Calgary Canada that has expanded into the US marketing to provide appraisers with new tools to compete with instant value AVMs through the use of technology and innovative techniques. This company has devised a method of dividing up markets into ""zones"" and through mass appraisal methodology, provides the zone appraiser with the ability to value and photograph every property in advance - known as ""preappraising"". In addition, the system allows for major database improvement over existing public records and provides a new source of income to the appraiser through marketing of the photograph and data itself. This paper reviews this Preappraisal concept in a case study format and further discusses the market needs for revamping what the appraisal industry provides to their mortgage lender client base."

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0330,030
Science ouverte0,0050,016
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1480,051

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHousing Market and Economics→Travaux en français237 207→