Integration of joint consumption mechanisms as a factor in the transformation of housing policy in the reconstruction period
Notice bibliographique
Résumé
The post-war reconstruction of the housing stock required the search for innovative approaches to providing the population with affordable housing through alternative consumption models. The study aimed to substantiate the possibilities of integrating global practices of collective housing consumption into post-war development strategies. The study was based on a comparative analysis of international cases, systematisation of theoretical foundations and development of conceptual models of adaptation. The main types of collaborative housing business models were classified, and their regional peculiarities of functioning in Germany, France, Denmark, Sweden (Europe), the USA and Canada (North America) and China (Asia) were identified. The theoretical analysis shown that the least regulated Asian markets shown the highest returns of up to 30%, while the tightly controlled European markets demonstrated 12-15% profitability. A review of Danish, Swedish, and Norwegian collective housing projects presented the potential to reduce household expenses by up to 45% and cut social spending by a fifth. A systematic analysis of Ukrainian market trends in 2020-2024 indicated a nearly 70% increase in housing construction, which created favourable conditions for diversifying housing supply models. Key groups of potential consumers of new housing services were identified, including a third of a million internally displaced persons in Lviv, Ivano-Frankivsk and Zakarpattia regions. Recommendations for creating regulatory sandboxes within the framework of the Diia City initiatives and launching municipal programmes to support social entrepreneurship in the housing sector were developed. The readiness of the Ukrainian digital infrastructure for the functioning of residential sharing platforms was determined, incorporating the high level of digitalisation of the population. A multi-component system for adapting foreign experience to national cultural, economic and legal conditions was developed. The practical results can be used by local authorities to develop effective housing innovation programmes and create a favourable environment for the operation of collective consumption platforms
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».