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Enregistrement W4415899733 · doi:10.24311/jabes/2024.35.3.8

Evaluating the impact of floods on changes in residential choice behavior in Ho Chi Minh City

2024· article· W4415899733 sur OpenAlexaboutno aff
Nguyen Thi Phuong Hong

Notice bibliographique

RevueJournal of Asian Business and Economic Studies · 2024
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlooding (psychology)Quarter (Canadian coin)Ho chi minhFlood mythSurvey data collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of flooding varies among different demographic groups, hence, measuring the effects of flooding on these groups is crucial. The objective is to assess the impact of flooding on various demographic groups, such as poorer/wealthier individuals, those who have/have not lived in flood-prone areas, and differences in their choices of new housing. Utilizing survey data from individual home buyers in Ho Chi Minh City from the third quarter of 2017 to the end of the second quarter of 2018, this study found that overall, flooding significantly negatively affects housing prices. Particularly, the price reduction does not differ significantly among buyer groups, thus attracting those with limited financial resources, as the houses they purchase tend to have lower prices, resulting in a higher proportion of price reduction. This attracts them to higher flood-risk areas. However, for buyers who have previously lived in flood-prone areas, despite financial constraints, they tend to purchase new homes in non-flooded areas. This suggests a trend where residents undervalue the impact of flooding due to a lack of information.

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)0,002
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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