Notice bibliographique
Résumé
Among the statistics published by Eurostat are housing price statistics but also many other housing related statistics. These statistics are key for policy makers but also for households due to their economic, social and environmental importance. European statistics on house prices are part of the Macroeconomic Imbalance Procedure (MIP), which is a surveillance mechanism that aims to identify potential macroeconomic risks early on, prevent the emergence of harmful macroeconomic imbalances and correct the imbalances that are already in place. In the surveillance of the COVID 19 impact on economic activities housing prices play a role as well. Every quarter, Eurostat publishes indices on: house prices with a breakdown for new and existing dwellings, owner occupiers housing price indices, numbers and volumes of house sales. Beyond these indices, Eurostat also publishes many economic, social and environmental statistics related to housing allowing analysis of trends and correlations as well as comparisons between countries and European averages. In particular, they aim at providing answers to questions on: How do we live? With indicators on (a) tenure status (owner or tenant), dwelling type (house, flat) by degree of urbanisation, (b) the size of housing, (c) the quality of housing and (d) the environmental impact of housing. What does housing cost? With indicators on (a) the evolution of house prices and rents and (b) housing affordability. What is the importance of the construction sector in the economy and land use? An overview of these statistics can be found in the following online publication released for the first time in December 2020: https://ec.europa.eu/eurostat/cache/digpub/housing The presentation will guide to find the relevant information on the Eurostat website which is free of charge and can be consulted on https://ec.europa.eu/eurostat/.
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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 | 0,001 |
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 ».