Reinventing renting? ESG investing and the new landlordism of build-to-rent housing financialization
Notice bibliographique
Résumé
This paper traces the social value and risk management strategies of a pension -backed build-to-rent (BtR) housing provider in the United Kingdom. Through these strategies, BtR is positioned as a ‘new’ socially and environmentally responsible model, appealing to institutional investors seeking to do ‘good’ while also filling fiduciary mandates to pay promised pensions. However, this paper reveals how the vision of a redefined rental market, advanced by a major BtR landlord, strengthens aspects of the existing landlord-tenant relationship while also introducing some limited innovations. The case shows that the BtR provider relies on conventional but problematic risk profiling techniques that hierarchically classify households according to ostensibly neutral credit, income, and employment criteria. The result masks the classed and racialised dynamics through which desirable tenants – implicitly cast as uniquely deserving of an elevated rental experience – are separated from those deemed too risky. Through a critical examination of constructions of ‘social value’ and ‘risk’, I show how household risk profiles are transformed into ethical risk for a range of investors. Furthermore, the sector specific investment risks identified by the firm define the limits of how and for whom renting can be reinvented. Therefore, while the risk assessments applied to tenants in BtR developments are not themselves new, their integration into the risk economies of ESG investing brings distinct challenges and opportunities for those interested in housing justice and housing rights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».