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Enregistrement W4397017024 · doi:10.33423/jabe.v26i2.6979

The Financial Recovery of Region From Economic Disruptions and Resiliency of Real Estate — Construction Sector: A Case Study of Southeast Texas Economy and Real Property Values

2024· article· en· W4397017024 sur OpenAlexvenueno aff
Gevorg Sargsyan, Enrique Venta, James Slaydon, Ricardo Colon

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Business and Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic Development AdministrationTexas State UniversityLamar UniversityU.S. Department of Commerce
Mots-clésReal estateValuation (finance)BusinessProperty managementFinancial sectorFinanceCorporate Real EstateReal estate developmentResilience (materials science)Psychological resilienceCapitalization rateReal estate investment trustEconomic recoveryEconomic stabilityEconomyEconomicsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the financial recovery of Southeast Texas post-economic disruptions, particularly focusing on the real estate-construction sector's resilience, a key economic driver in the region. It analyzes macroeconomic indicators, emphasizing the sector's role in the region's recovery. The research highlights risk management as crucial for financial resilience in real estate-construction. Three key innovative aspects include: (1) Southeast Texas historically relies on real estate-construction for economic growth, with financial stability linked to major industries. (2) Utilizing the Participatory Analysis of Risk Management (PARM) methodology, focusing on the region's real estate-construction sector. (3) Enhancing PARM results through financial valuation of residential and industrial/commercial properties in Southeast Texas, enabling longitudinal analysis and a deeper understanding of the region's financial stability and resilience. This study underscores the importance of studying the real estate-construction sector for the region's economic well-being post-disruptions.

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)0,000
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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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