Regional transport accessibility and residential property values: The case study of the Greater Toronto and Hamilton area
Notice bibliographique
Résumé
There has been a growing interest in land value capture as a means of funding investments in transport infrastructure (TI), as reported in a vast literature analyzing the relationship between property values and accessibility provided by TI in general and transit specifically. There has, however, been limited research on the role of network-level regional transport accessibility and the intra-regional spatial heterogeneity of the price effects. Furthermore, studies usually focus on one transport mode, disregarding the multi-modal competition, and are mostly (pooled) cross-sectional analyses which do not reflect the dynamic nature of developments in TI and housing markets. To address these gaps, this paper empirically investigates the roles of local and regional transport accessibility by car and transit on the evolution of sales prices of single-family homes from 2001 to 2016, across different geographical contexts while controlling for various determinants in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA). The spatial panel models’ results confirm that regional transport accessibility does indeed play a significant role in property values over and above the local proximity to TI, with variations between transit and car and over the spectrum of low–high density areas, which needs to be accounted for in land value capture policies.
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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 | 0,001 | 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 ».