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Enregistrement W4319662209 · doi:10.58840/ots.v2i1.8

Canadian Real Estate and Financial Geographies

2023· article· en· W4319662209 sur OpenAlexaboutno aff
Denis Kartal

Notice bibliographique

RevueOTS Canadian Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinanceRentingEconomicsCapital marketFinancial crisisReal estateContext (archaeology)Financial marketPolitical scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is about new governments for financial recovery after the financial crisis. The focus on tracing the creation of an active class derived from the security of rental income for detached houses has become rent. The study strategically combines conceptual agendas, and is discussed separately. Market formation theories rooted in scientific and technical studies provide information on the analytical method to pay attention to the work of realizing markets, the role of computer devices in market formation and the conditional and conditional aspects of markets. This analysis shows that renting families in an active class is a practical achievement. However, a broader framework rooted in the political economy is needed to address the broader meaning of the working class in terms of power, politics and the dynamics of capital accumulation. The article focuses in particular on the historical and geographical events that make it possible to invent a large-scale SFR market, the work of state and capital market players to reformulate single-family homes restored as rental properties, and the role of accounting practices in this process, and the strategies of issuers and credit rating agencies to develop a new asset class for institutional investors. The working-class points to the fundamental role for housing in the ideology of capital, and talks about new implications of financial role players and domestic life, as financial accumulation adapts to the context after the crisis. In addition to the financial financing of housing after the crisis, the article also shows how economic geographers can carefully integrate the theoretical perspectives to critically examine the conditions of market formation and the social, spatial and political consequences of markets.
 

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
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