What Do We Know About Location Affordability in U.S. Shrinking Cities?
Notice bibliographique
Résumé
In late 2013, the Department of Housing and Urban Development (HUD) launched the Location Affordability Index (LAI) portal. Their dataset uses models to estimate typical amount households spend on housing and transportation at the block group level, and calculates “H + T Affordability,” the percent of household income spent on these items. In our previous research, we analyzed 81 shrinking cities to determine how location affordability differs across various neighborhoods. Our results suggest that households in declining neighborhoods, as compared to stable or redeveloping neighborhoods, face the greatest H + T affordability challenges in shrinking cities. Furthermore, in declining neighborhoods, virtually all of the additional affordability challenges encountered can be accounted for by differences in transportation affordability rather than housing. Since there is virtually no research to either validate or suggest bias in the LAI data, and a declining neighborhood in a shrinking city presents both a relatively common yet entirely dissimilar context to the norm, we feel that this data should be carefully calibrated to, and tested for, this setting to ensure that appropriate and efficient policy follow. In this report, we present the results of two research phases: a strictly quantitative first stage in which the LAI is disassembled and reassembled, taking stock of assumptions, methods, and accuracy. This work finds that the LAI generally over-estimates housing costs, but more for renters and more in metropolitan areas. Estimations of transportation cost burdens are built largely from unreliable data and using models which cannot be replicated, leading us to conclude that these cost burden estimates may not be reliable. In the second research phase, which is survey-based, we gather household-level data from 12 Census tracts in Cleveland, Ohio, to estimate household housing and transportation costs and cost burdens and gain a clearer sense of budget trade-offs where costs are unaffordable. The survey results support the first research stage. The LAI over-estimates housing costs for these neighborhoods by approximately 17% and transportation costs by approximately 126%, meaning the LAI estimates for transportation are not reliable. By and large, households trade essentials, investing, and paying bills (at all or in full) to cover their costs in housing and transportation.
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 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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».