Sharing Economy in the Accommodation Services – Example of Prague During the Years 2017–2022
Notice bibliographique
Résumé
The submitted contribution focuses on the issue of the shared economy in Prague in the period from 2017 to 2022. The main goal is to estimate the daily values of realized offers within the framework of the shared economy and to make a comparison with the traditional accommodation market. The presented analysis of the sharing economy market works with data that are modified by the authors of the contribution so that the desired comparison can be made. These data are based on the number of written user reviews (using Airdna, Airbnb, Insiderairbnb and other sources). Output from this analysis is then converted using an algorithm into the number of realized offers on a daily basis. For the market working with traditional accommodation, data from STR Global was used, which represents the market for accommodation services in Prague based on daily data. The work with daily data is one of the key uniqueness of this contribution, as common studies work only with average data, usually over a longer period of time (a month or a quarter). However, such data are inappropriate for the market of accommodation services. Based on the estimates and analyses, it appears that during the period of the covid-19 pandemic, shared accommodation has become more used than traditional accommodation. This conclusion can be attributed to the situation where many tourists preferred private accommodation over regular accommodation facilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».