A reusable, extensible Netlogo building block of land and housing\nmarkets in a touristic region
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present an Agent-Based Land Market Model (ABM/LMM) to simulate the complex system of land and property markets, motivated by the recognized suitability of ABMs for modelling these markets. Our ABM/LMM is based on the precepts, concepts and techniques from computer simulation science and economics. It was developed using a collectively designed template for agent-based models of land and housing markets, “MR POTATOHEAD: Property Market Edition,” co-developed by six international teams of complex systems economists. Thus this model can form the kernel for a reusable and flexible code for ABM/LMM land and housing market simulations, as it represents a full suite of developer, investor, land owner, and residential buyers, sellers, and renters agents, following a boundedly rational process of logical reasoning based on incomplete information and limited rationality, in an out-ofequilibrium context with a strong heterogeneity of the agents. Our approach is suited to the geographical context of Corsica (a French Mediterranean Island) but is sufficiently flexible to be adapted to others similar contexts. For this case study, the local state variables of the agents (data, attributes, and methods) come from hedonic regression, spatial econometrics and focus groups. However, as the conceptual model and code design are highly modular, alternative theoretical or empirical decision models/parameterizations could easily be “swapped out”. For next steps, we plan to translate this model to the context of Waterloo Region, Ontario, using existing spatial econometrics and qualitative models developed for that location. Like many locations around the world, both locations face pressing housing affordability challenges and require the development of creative planning solutions that can harness land and housing market forces to ensure sustainable housing development. Thus, our modular modelling environment may offer other municipalities the opportunity to use agent-based modelling to support land development and housing policy.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».