The Spatial-Temporal Distribution of Airbnb and its’ Potential Impact on the Rental Market: A Case Study of City of Toronto & City of Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
<p> </p> <p>The digitization of businesses has changed the way we purchase goods and services. This has been amplified in the last year due to the pandemic and social distancing measures. Demand for services such as ridership, quality goods, and short-term rentals has increased relative to traditional services. This has led to the rapid expansion of digital platforms such as Amazon, Uber, and Airbnb. The private short-term accommodation market has raised many public policy questions some of which revolve around how these markets should be regulated and taxed to mediate their impact on the housing and rental market. This study focuses on analyzing the spatiotemporal distribution of Airbnb and its’ potential impact on the long-term rental market in City of Toronto and City of Vancouver in Canada. There are two main findings; first, Airbnb listing are shown to be concentrated in areas closer to the city center. Second, there is a positive correlation between the presence of Airbnb and rental rates. These findings align with previous studies and further contribute to the growing body of research on the topic of platform economy and short-term rentals.</p>
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».