Notice bibliographique
Résumé
Property maintenance affects health and safety, market values and neighbourhood dynamics. Previous studies have indicated that owner-occupiers maintain their properties better than do absentee (non-resident) landlords. Some evidence suggests that maintenance by resident landlords falls in between but no study has compared all three tenures. This study of the City of Rochester, New York, utilises tax data for every residential property in the city in 2017, these being linked to records of building inspections, mostly pro-active. It indicates that code violations were highest for absentee-owned properties, lowest for the owner-occupied and intermediate for the properties of resident landlords. Comparison of the two- and three-unit properties of resident landlords indicates the impact of pro-active inspections. Maintenance by Limited Liability Companies was about average for absentee-owned properties, but those handled by management companies were worse. Longitudinal analysis of independent changes in the ownership and tenure of dwelling units, 2011–2017, indicates that observed differences in maintenance in 2017 were attributable to the incentives characteristic of each tenure, not to differences in personal preference among property owners. Results underline the importance of pro-active inspections and the need for qualitative research to clarify the motivations of different types of landlords.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».