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Enregistrement W7047979748

Internethakujen hyödyntäminen Suomen asuntomarkkinoiden nykytilan
\narvioinnissa

2017· other· fi· W7047979748 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAaltodoc (Aalto University) · 2017
Typeother
Languefi
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)Quarter (Canadian coin)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Luotettavimmat tiedot asuntomarkkinoiden menneestä kehityksestä ja nykytilasta perustuvat Tilastokeskuksen julkaisemiin virallisiin raportteihin. Nämä raportit julkaistaan kuitenkin viiveellä ja niiden tarkistetut versiot ovat saatavilla vasta usean kuukauden päästä. Teknologian nopean kehityksen ansiosta nykyään on saatavilla myös ajankohtaista tietoa. Arvion mukaan noin 90 prosenttia asunnon ostajista ja myyjistä etsivät tietoa internetistä päätöksentekonsa tueksi. Ihmiset toimivat verkossa impulsiivisesti ja anonymiteettinsa suojissa, joten hakutilastot ovat monessa mielessä ainutlaatuista informaatiota nykyihmisen käyttäytymisestä. Google Trends tarjoaa reaaliaikaista tietoa ihmisten verkkohauista Google-hakupalvelimen kautta vuodesta 2004 lähtien. Tämä tutkimus käsittelee Google Trendsin tarjoamien hakutilastojen hyödyntämistä asuntojen hintaindeksin ja kauppojen lukumäärän nykytilan arvioinnissa Suomessa. Työssä tarkasteltiin kodinrahoituksen verkkohakujen lisäämisen vaikutusta asuntomarkkinoiden ilmiöiden ennustemalleihin. Estimoidun asuntojen hintaindeksin nykytilaa ennustavan mallin sopeutettu selitysaste parani 6,8 prosenttia ja keskineliövirhe pieneni 5,9 prosenttia Google-hakujen lisäyksen jälkeen. Asuntokaupan volyymin ennusteen sopeutettu selitysaste parani 2,4 prosenttia ja keskineliövirhe pieneni 5,5 prosenttia. Verkkohakutilastojen ainutlaatuisuuden ansiosta niiden hyödyntäminen voi mullistaa kykymme arvioida nykyhetkeä ja lähitulevaisuutta.

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)0,003
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,033

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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