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Enregistrement W7112302548

Korkojen laskun ja taloustilanteen vaikutukset ensiasunnon ostoon

2025· other· fi· W7112302548 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2025
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState (computer science)Order (exchange)Power (physics)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Työssä tutkittiin korkojen laskun ja taloustilanteen vaikutusta ensiasunnon ostoon Suomessa. Tavoitteena oli selvittää kuluttaja- ja asiantuntijanäkökulmasta, miten korkojen lasku ja yleinen taloustilanne vaikuttavat ensiasunnon ostajien päätöksiin, asenteisiin ja käyttäytymiseen asuntomarkkinoilla. Teoria koostui korkojen määritelmästä, viitekorosta, Euroopan keskuspankin rahapolitiikasta sekä ensiasunnon ostoon liittyvistä keskeisistä tekijöistä, kuten asuntolainoista, vakuuksista, lyhennystavoista ja ASP-järjestelmästä. Lisäksi käsiteltiin asuntomarkkinoiden tilannetta ja tulevaisuudennäkymiä. Teoreettisessa viitekehyksessä hyödynnettiin tilastoja sekä ajankohtaista kirjallisuutta ja uutisointia. Tutkimus toteutettiin monimenetelmätutkimuksena, jossa yhdistettiin määrällinen ja laadullinen tutkimusmenetelmä. Määrällisessä osuudessa toteutettiin kyselytutkimus ensiasunnon ostoa harkitseville ja sen hiljattain tehneille kuluttajille. Laadullisessa osuudessa haastateltiin asuntorahoituksessa työskenteleviä asiantuntijoita. Tuloksia analysoitiin vertaamalla kuluttajien kokemuksia ja näkemyksiä asiantuntijoiden arvioihin. Tulosten perusteella korkojen lasku on lisännyt kuluttajien ostovoimaa ja vauhdittanut asuntokauppaa, mutta erityisesti työttömyys ja kuluttajien luottamuksenpuute vaikuttavat ensiasunnon ostoon korkojen laskua voimakkaammin. Asiantuntijoiden näkemykset tilanteesta ovat positiivisempia kuin kuluttajilla, jotka kokevat tilanteen hyvin epävarmaksi. Tutkimus tuottaa ajankohtaista tietoa sekä rahoitusalan asiantuntijoille että ensiasunnon ostajille.

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)0,001
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,017

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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