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Enregistrement W3184726513 · doi:10.55016/ojs/sppp.v3i1.42339

Increasing the Affordability of Rental Housing in Canada: An Assessment of Alternative Supply-Side Measures

2010· article· en· W3184726513 sur OpenAlexaffabout
Marion Steele, Peter Tomlinson

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordable housingRentingPublic economicsBusinessClosenessPrivate sectorGovernment (linguistics)Profit (economics)EconomicsFinanceEconomic growthMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homelessness is a serious social problem that is unlikely to be solved by grand proclamations or a single policy initiative. It is, more likely, to be solved by the introduction of innumerable changes both in how we understand the problem and how we approach its solution. In this paper we examine the costs and benefits of tax measures that would promote greater involvement of the private sector in the provision of affordable housing. We also examine the costs and benefits of a variety of regulatory initiatives. In an earlier era, centrally directed federal-provincial grant programs for housing run by governments and non-profit organizations were the means of providing affordable housing. Most of the proposals in this paper, in contrast, aim to harness the energy and the efficiency-promoting competition of the private sector. The focus is on decentralized decision-making. Some measures would depend heavily on individual entrepreneurs and non-profit organizations. Others would depend on municipal governments, whose program capacities have grown greatly in recent decades and whose closeness to their constituencies makes them well-placed both to develop and to deliver supportive measures. Our assessment of possibilities suggests that a low-income housing tax credit best balances effectiveness with the need to minimize costs on strained government budgets. Tax measures aimed at investors in multi-unit rental buildings are also likely to meet these criteria.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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