Housing preferences and the image of inner city neighbourhoods in Budapest
Notice bibliographique
Résumé
The study presents an analysis of inner-city neighbourhoods of Budapest. The major findings are as follows: (1) The real estate prices increased in all parts of the inner-city in the last decade but the rate of change was varied. The most deteriorated quarters rapidly developed because of the reconstructions and the new constructions, however the highest prices are still recorded in the traditionally most prestigious neighbourhoods. (2) The social structure of the inner city signifi cantly changed. The new inhabitants – who moved to the inner city after 2000 – are younger, more educated than the traditional inhabitants who did not leave the inner-city after 1990. The reasons for moving into the inner-city are different in the two groups. The location became the most important factor, and some special quarter related reasons emerged (good reputation). (3) The inhabitant’s views about the inner-city also transformed, mainly because the housing preferences of the old and new inhabitants are different. The older inhabitants have a more critical attitude toward the inner-city than the new ones. The family house in the suburban greenbelt is their most preferred housing type. The satisfaction with the neighbourhoods depends on mostly the condition of buildings and the new functions of the quarters. The emergence of different social groups in the neighbourhood is already perceived by the local population.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».