The Financialization of Housing as a Growth Model: New Property Relations and Massive Suburbanization in Toronto/Brampton and Istanbul/Gktrk
Notice bibliographique
Résumé
The financialization of housing has become a crucial discussion point since the financial crisis of 2008. This dissertation aims at focusing on the financialization of housing in the Greater Toronto Area and Istanbul Metropolitan Area. While the existing literature tends to describe the financialization of housing as the increasing impact of finance capital on the production of space, in this dissertation I argue that the financialization of housing appears as an economic growth model that transforms the socio-economic conditions of households at least in certain countries. \n \nThe dissertation examines the cases of Brampton in GTA and Gktrk in IMA (Istanbul Metropolitan Area) in order to underline the ongoing property relations and the rise of suburban-financial nexus as an economic growth model. The financialization of housing occurs in many different forms in different countries. In certain countries it appears as a simple dynamic of the housing market, i.e. it is just a matter of mortgage credits and the banking system linked to the global financial investments. In certain countries, it appears as the financialization of rental housing systems (e.g. Germany), and in certain countries it appears as the dominance of finance capital in order to speculate the investments in securities. In fact, the financialization of housing began to become the dominant economic growth model in certain countries. Canada and Turkey can be examined as the economies that pursue the strategy of using the financialization of housing as a boosting tool for economic growth. In these two countries, the real estate market and its connection to the financial flows have become the key growth engine of the economy. In this dissertation, I examine how in these two countries, the financialization of housing has become the leading economic growth strategy and how this process transforms the cities. The cases in this dissertation aims at contributing to this argument by going into details of how finance capital transforms the socio-spatial reality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».