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Enregistrement W4393992503 · doi:10.1080/14036096.2024.2331170

Housing Vulnerability, Shared Housing, Informality, and Crowding: The Housing Strategies of China’s Recent College Graduates

2024· article· en· W4393992503 sur OpenAlexaff
Julia Gabriele Harten

Notice bibliographique

RevueHousing Theory and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLincoln Institute of Land Policy
Mots-clésChinaVulnerability (computing)CrowdingBusinessEconomic growthPolitical sciencePsychologyEconomicsComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mirroring developments elsewhere, for recent college graduates in China the transition to employment is increasingly protracted and, for some, precarious. Case studies of individual strategies and cities indicate a diversification of housing pathways, where economic precarity is rendering at least some vulnerable. Based on original survey data collected in 2019, I investigate the housing choices of Chinese college graduate job market entrants and ask who is vulnerable and whether adverse outcomes are mere market entry strategies or lasting. I find that recent graduates generally find housing in central locations, close to their work. However, to achieve favourable locational outcomes on low budgets, many resort to sharing. High-density room sharing of three or more people is illegal but prominent and dominates in first-tier cities. The findings highlight how urbanization interacts with housing vulnerability and contribute to theorizing on the housing crisis, the Global North-South binary, and the very nature of home sharing.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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