Published by Canadian Center of Science and Education 187 Valuation Inaccuracy: An Examination of Causes in Lagos Metropolis
Notice bibliographique
Résumé
Valuation plays essential roles in the property market either for loan purposes, sale transactions, and portfolio management or performance measurement. Previous studies had established that there was valuation inaccuracy everywhere in the world, including Nigeria. This study examined the causes of such inaccuracies. Survey approach was used in carrying out the study. 150questionnaire was retrieved out of 300 questionnaire (i.e. 50%) administered on the respondents selected from the Nigerian Institution of Estate Surveyors and Valuers’ Directory and this was used for the analysis. Descriptive statistics was employed in the analysis of the data collected. The study revealed that valuation inaccuracy in Lagos Metropolis result from dearth of market evidence (data), use of outdated valuation approach and clients ’ influence. The study established that Valuers in the metropolis engaged in general practice. The paper recommends that Nigerian Valuers should join hands in providing centrally organised databank which will reduce the level of inaccuracy in valuation.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,548 | 0,146 |
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 ».