MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4323655107 · doi:10.1111/tesg.12549

Financializing Through Crisis? Student Housing and Studentification During the Covid‐19 Pandemic and Beyond

2023· article· en· W4323655107 sur OpenAlexafffund
Nick Revington, Celia Benhocine

Notice bibliographique

RevueTijdschrift voor Economische en Sociale Geografie · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésFinancializationReal estateAsset (computer security)GoodwillCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicBusinessRevenueEconomic growthEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The emergence of purpose‐built student accommodation (PBSA) as a ‘global’ asset class has physically and socially transformed university cities through ‘new‐build studentification’ implicated in the financialization of urban space. Yet, the COVID‐19 pandemic has exposed the risk inherent in this asset's reliance on a narrow submarket, as students' domestic and international mobilities were temporarily disrupted. We interrogate PBSA providers' response to the pandemic through the analysis of real estate consultancy reports, firms' annual reports and other investor‐facing documents, in Africa, Australia, Europe and North America, demonstrating how the financialization of this niche sector is sustained through crisis. Tactics include building goodwill to expand market share, temporarily reorienting towards domestic students and operational strategies to cut costs and increase revenues. Despite the sector's optimism, these approaches amplify existing trends of finance‐driven new‐build studentification in university cities, characterized by uneven development, the privatization of student housing and deepening class and age segregation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTijdschrift voor Economische en Sociale GeografieMême sujetHousing, Finance, and NeoliberalismTravaux en français237 207