Available Short Term Rental Data: The Need for More Spatial Research
Notice bibliographique
Résumé
This application paper highlights the need and opportunity for research related to short term rental (“STR”) activity. The paper explores the importance of STRs relative to our understanding of the contemporary development of cities and neighborhoods. It does this by surveying the existing research literature on STRs and summarizing recent debates regarding the potential need for STR regulation. Part of this policy-focused discussion centers on Airbnb, the STR industry leader, and the available datasets related to its evolving operations. The paper also explores the insights that can be gained from STR research by presenting a case study of Airbnb’s footprint in Toronto. This regional analysis provides insight into the power of a joint consideration of STR activity together with broader urban-economic indicators, which speaks to the novel research opportunities that analysis of STR data makes possible. In sum, this paper argues that STR research is an appropriate target for the applied geography research community because of the practical need for business and public sector leaders to have a better understanding of the dynamics of this emerging industry, and the opportunity for new insight into urban-economic development more broadly that STR research makes possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».