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Enregistrement W4384343080 · doi:10.1177/27541223231182255

Determinants of housing moving intention of urban low-income residents in China: Life-cycle, lived experience, and place

2023· article· en· W4384343080 sur OpenAlexaff
Li Yu, Wei Xu, Ian MacLachlan, Ivan Townshend

Notice bibliographique

RevueTransactions in Planning and Urban Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChinaDemographic economicsSurvey data collectionSpace (punctuation)GeographySocioeconomicsEconomic geographyEconomic growthPsychologySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the residential mobility of urban low-income residents in two Chinese cities using survey data. Contrary to previous studies, our results reveal a relatively low level of housing mobility among the urban poor. In exploring the determinants of low-income housing mobility, we employ both life-cycle and social-psychological theories, with particular attention to the role of place-based factors and their interactions with other variables. Our analysis uncovers a strong relationship between housing mobility and life-cycle variables, albeit with considerable heterogeneity among residents. Additionally, the lived experience of housing emerges as a significant predictor of mobility. Lastly, we find that the interplay of place and space exerts a profound and complex influence on this process, shaping moving intentions at various geographical scales and interacting with other factors to determine the housing mobility of urban low-income groups.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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