Housing financialization in Lisbon´s historical center
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores the phenomenon of the financialization of housing in the historic city center of Lisbon during the last years, between the years of 2012 and the present. By housing financialization what is meant is residential properties being primarily utilized as vehicles of investment, at the expense of their social use of being homes. This study looks at whether signs of housing financialization are present in the country’s capital, and focuses on what is believed to be one of its particular manifestations: the rise of short-term rentals, commonly referred to as vacation rentals. A growing incidence of homes are placed on the short-term rental market through online platforms such as Airbnb. Finally, this study aims at examining if short-term rentals are a new frontier of housing financialization in Lisbon, and to further understand the means through which investment is channeled into this sector. This dissertation first addresses the topic of housing financialization as a global phenomenon, and analyzes its distinct mechanisms being employed in diverse geographies. Upon this framework attention is directed towards the context of Portugal, and more specifically Lisbon, and how past politics and economic policies of the country shaped the development of the housing market The analysis grants specific emphasis to the period post crisis, in which a series of neoliberal policies, the growing touristification of the city and a push for urban rehabilitation greatly reconfigured the city’s residential real estate market. Paving the path for the rise of short-term rentals and the entrance of a deluge of capital investment. This study followed a qualitative interview model and began with a series of exploratory in-depth interviews with key experts in the real estate market. Upon analyzing the content of the initial interviews there was a narrowing of the scope of the study and a lens was placed upon the subject of short-term rentals. A number of interviews were carried out with key actors in the short-term rental market, which have been the core of the findings of this study lie. The mode in which this sector directs investment into residential real estate is addressed, and insight was gained into the facets of the sector that attract investors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».