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Enregistrement W4409256960 · doi:10.31235/osf.io/mjbv8_v1

Assisting first homebuyers: an international policy review

2022· preprint· en· W4409256960 sur OpenAlexaboutno aff
Hal Pawson, Chris Martin, Julie Lawson, Stephen Whelan, Fatemeh Aminpour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Housing and Urban Research InstituteAustralian Government
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research reviewed first homebuyer (FHB) assistance programs in Australia and seven comparator countries: Canada, Finland, Germany, Ireland, the Netherlands, Singapore and the UK. It considered to what degree such assistance are effective in expanding access to home ownership to those whose entry would be otherwise delayed or impossible, or in making more affordable and less risky the cost of home ownership.Current Australian first homebuyer assistance measures primarily act to bring forward first home purchase for households already close to doing so, rather than opening home-ownership access to households otherwise excluded. In doing so, these measures add to demand and hence to house prices. An ‘effective’ FHB-assistance mechanism or instrument is one that can be credited with ‘additionality’, as it makes first home ownership possible for people who would be otherwise excluded or—in fact far more likely—significantly accelerates access to owner-occupation. An ‘efficient’ initiative is one that is effective at an acceptably modest unit cost and with minimum administrative complexity.FHB interventions can be demand-side or supply side measures. A demand-side intervention involves a benefit directly received by the consumer, effectively boosting FHB-purchasing power, and include homebuyer grants and tax concessions, low-deposit mortgage products and shared equity arrangements). Supply-side interventions directly relate to the provision or use of housing; this covers the disposal of government-owned assets, funding channelled through property developers or suppliers, and regulatory instruments that affect housing production or use of housing assets.The eight countries assessed have substantial diversity in terms of policy approaches to supporting home ownership; supply-side approaches are more common in a number of comparator countries. Australia stands out as it is overwhelmingly reliant on demand-side instruments and lacks a strategic framework.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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