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Enregistrement W7034461220

Virginia Tech - U.S. Forest Service December 2015 Housing Commentary. Part B

2016· other· en· W7034461220 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2016
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment (military)Quarter (Canadian coin)Goods and servicesConsumer spendingService (business)Consumer expenditureInvestment goodsPersonal consumption expenditures price indexReal gross domestic product
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumer Spending"In CBO's estimation, solid growth in consumer spending on goods and services will be an important contributor to the growth of real output.That contribution this year will be nearly the same as in 2015about 1.9 percentage points (as measured from the fourth quarter of the previous year)and then fall slightly to 1.8 percentage points in 2017.CBO estimates that consumer spending will contribute less to the growth of output thereafter.CBO estimates that real business investment will contribute 0.6 percentage points to the growth rate of real GDP in 2016 and 0.5 percentage points in 2017up from a contribution of 0.2 percentage points in 2015.The contribution in 2016 accounts for most of this year's increase in the projected growth in real GDP.CBO estimates that real business investment will contribute less to the growth of output in later years.All of the contribution from business investment will be from investment in fixed assets rather than from inventory accumulation because businesses have largely restored the ratio of their inventories to sales to the desired level, in CBO's view (Figure 234)." Residential Investment"CBO anticipates that construction of new homes will be the primary contributor to residential investment, mainly because of expected continued strength in household formation.Other factors include less restrictive mortgage lending standards and robust demand for replacement housing units.Although mortgage lending standards remain tighter than they were before the 2007-2009 recession, they have been loosening over the past few years and probably will continue to loosen.CBO anticipates that stronger growth in demand for housing will put upward pressure on house prices.In 2015, house prices (as measured by the Federal Housing Finance Agency's price index for home purchases) rose by 4.4 percent (on a fourth-quarter-to-fourth-quarter basis), in CBO's estimation.CBO projects that they will increase by 2.1 percent in 2016 and by about 2.4 percent per year, on average, over the 2017-2020 period.That outlook accounts for the projected increase in the supply of housing units, which is expected to temper the price gains resulting from stronger housing demand (Figure 2-4)."-Congressional Budget Office

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,053
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,006

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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