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Enregistrement W4285509029 · doi:10.51952/9781447355946.ch004

The case of housing

2021· book-chapter· en· W4285509029 sur OpenAlexaboutno aff
Rajiv Prabhakar

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An investor-subject critique is at the heart of criticisms of financial inclusion. This critique is driven by the idea that people are shifted from the security of the welfare state to the insecurity of financial markets. This chapter studies the case of housing. It does this because housing is arguably one of the most important investments made by investor-subjects and this case highlights the connections that exist between the financial system and other parts of the economy. Hofman and Aalbers (2019: 91; see also Jordà et al, 2014) comment that the: alleged dominance of finance is in many ways interdependent with real estate. For example: real estate has become the single largest form of collateral that banks provide credit on. Between 1870 and 2010, the share of mortgage loans in banks’ total lending portfolios doubled from 30 to 60 per cent in a group of 17 OECD countries including the US, Canada, Australia, Japan, the UK and 12 other European states. ... Finance may dominate the economy, but real estate finance dominates banking. Smith (2008) underlines the connection between housing and the financial system. Drawing on two qualitative studies done in the UK, she explores the conceptual links between housing, home and finance. Smith (2008) argues that ‘home’ has a variety of meanings. In the English-speaking world, she claims that the notion of home has become closely bound up with the idea of an investment. This means that the homeowner is seen to be an investor rather than a property-owning citizen.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,022
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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