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Enregistrement W7096347712

Upstairs in the Vieux Carré: An Analysis of Incentives and Tools to Catalyze Private Sector

2016· article· en· W7096347712 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentivePrivate sectorQuarter (Canadian coin)Tax creditReal estateTax incentiveExtant taxonState (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Millions of tourists flock to New Orleans’s famed French Quarter each year to enjoy its offering of unique culture and historic buildings. However, many of the low-rise historic buildings are in need of rehabilitation. These blighted structures threaten the vitality of the Vieux Carré Historic District. This thesis examines public sector incentives and tools to determine their ability to catalyze private sector rehabilitation of the French Quarter’s low-rise historic buildings. A list of extant incentives and tools were compiled and tested using two hypothetical projects, each representing a different type of common French Quarter building typology. The goals of this financial analysis were to determine which incentives provided the greatest monetary impact and whether or not the impact was sufficient to motivate the private sector to undertake the project. The analysis determined that state and federal historic tax credits were the most effective incentives, but that they were not adequate to spur a significant amount of rehabilitation activity on the French Quarter’s low-rise buildings. A sensitivity analysis was conducted on both federal and state historic tax credits to determine the appropriate tax credit rate. The analysis determined that combined tax credit rate of up to 90 % of Qualified Rehabilitation Expenditures was necessary to achieve the necessary unleveraged yield for real estate developers to undertake these small-scale rehabilitation projects. Other recommendations included the adoption of tiered tax credit

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,153 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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