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Enregistrement W7001868295

Les découpages administratifs sont-ils pertinents en analyse immobilière ? Le cas de Québec

2013· other· fr· W7001868295 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2013
Typeother
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)Object (grammar)Context (archaeology)Homogeneous
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La ville de Québec offre une mosaïque d’espaces de vie qui correspondent à autant de sous-marchés résidentiels. Quatre cent ans d’histoire ont produit une agglomération diversifiée, depuis la fondation en 1608. Toutefois, on peut remettre en question la pertinence des découpages administratifs pour réaliser des études urbaines. S’il n’y a pas de découpage spatial idéal, des approches permettent néanmoins de délimiter des ensembles géographiques relativement homogènes, eu égard à une problématique donnée. Cet article présente une segmentation spatiale du territoire, basée sur des critères historiques, sociologiques et morphologiques, comme alternative aux partitions administratives pour réaliser des études du marché résidentiel. Des analyses discriminantes ont permis de comparer la performance de trois découpages: celui proposé - l'historico-morphologique (HM) et deux administratifs, celui avant et celui après les fusions municipales. L’étude porte sur le marché unifamilial de Québec et utilise des données multidimensionnelles. Enfin, les trois découpages sont intégrés dans des modèles de prix hédoniques afin de tester leur pertinence pour mesurer les variations des prix implicites. Les résultats suggèrent que la partition HM est plus efficace que les découpages administratifs, tout en étant perfectible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,175 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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