Putting Housing Back on the Political Agenda
Notice bibliographique
Résumé
I come here today neither to praise nor to bury the U.S. Department of Housing and Urban Development (HUD), but to provoke a discussion about why housing issues and housing policy are not on America’s political radar screen, and what we can do to put them there. HUD—or at least HUD during the Clinton Administration under Secretaries Henry Cisneros and Andrew Cuomo—surely deserves a great deal of praise. First and foremost, it has survived. It was not so long ago that some powerful political forces did, in fact, want to bury HUD. The department was on the political chopping block, a target of vicious criticism. In October 1996, the New York Times magazine published a cover story by Jason DeParle entitled, “The Year That Housing Died,” claiming that “the Federal Government has essentially conceded defeat in its decades-long drive to make housing affordable to low-income Americans ” (DeParle, 1996). In 1994, House Speaker Newt Gingrich said that, “You could abolish HUD tomorrow morning and improve life in most of America ” (Cooper, 1994). A year later, the Washington Post reported that, “Politically, HUD is about as popular as
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,018 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».