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Enregistrement W7045798823

Asuntomarkkinatekijöiden muutokset Suomessa, 2018-2021

2022· other· fi· W7045798823 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2022
Typeother
Languefi
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Relation (database)Quarter (Canadian coin)Subject (documents)Public health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asunto on erityislaatuinen hyödyke, koska asuntomarkkinoilla kotitaloudet voivat toimia sekä myyjinä että ostajina. Asuntojen kysyntä ja tarjonta muodostavat asuntomarkkinat. Asumisen kulut ovat kotitalouksien suurin kuluerä, jonka vuoksi asumisen kustannuksilla on suuri vaikutus myös kotitalouksien muuhun kulutukseen. Vuonna 2020 pandemiaksi julistettu koronaviruksen aiheuttama tauti muutti monien ihmisten elämää. Pandemian aikana monet suomalaiset viettivät enemmän aikaa kodeissaan vapaa-ajan rajoituksien sekä etätöiden ja -koulun vuoksi. Tämän vuoksi kotitalouksien tarpeet asuntomarkkinoilla muuttuivat nopeasti. \nTyön teoriaosuus rakentuu käsiteanalyysin ympärille, jossa määritellään pääkäsite asuntomarkkinat sekä eräitä sen alakäsitteitä. Tutkimuksen tarkoituksena on selvittää Suomen asuntomarkkinoilla tapahtuneita muutoksia vuosien 2018–2021 aikana. Asuntomarkkinoiden tilaa tutkimuksessa kuvastivat neljä asuntomarkkinatekijää: asuntokysyntä, asuntotarjonta, asuntokauppojen yhteismäärä ja henkilöiden asuntovelan yhteismäärä. Tutkimusosuudessa tutkimusmenetelmänä käytettiin kuvailevaa tilastoanalyysia. Asuntokysynnän ja asuntotarjonnan sekä asuntokauppojen yhteismäärän ja henkilöiden asuntovelan yhteismäärän muutoksia verrataan pareittain toisiinsa käyttäen Pearsonin korrelaatiokerrointa. \nTutkimuksessa todettiin jokaisen neljän asuntomarkkinatekijän arvon kasvaneen. Erityisesti asuntokauppojen määrä kasvoi vuonna 2021, kertoen asuntomarkkinoiden vilkkaudesta. Asuntokysyntä taas oli huipussaan jo vuonna 2019, joka on ristiriidassa asuntojen kauppamäärien kasvun kanssa. Asuntotarjonta ja asuntovelan yhteismäärä kasvoivat molemmat tasaisesti mittausvälillä. Asuntokysynnän ja asuntotarjonnan välillä ei todettu korrelaatiota, kun taas asuntokauppojen määrän ja asuntovelan yhteismäärän välillä todettiin voimakasta korrelaatiota.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1210,048

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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