Analysis of Factors Contributing to Involuntary Settlement of Single-Person Households Living in the Living Quarter Other than Housing Unit : Focused on the 2022 Survey on Residential Conditions in Living Quarter Other than Housing Unit
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to empirically examine the factors contributing to involuntary settlement among single-person households living in a living quarter other than a housing unit. The analysis utilized responses from 7,374 single-person households from the 「Survey on Residential Conditions in Living Quarters Other than Housing Unit」 conducted by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport and the Korea Land and Housing Corporation (LH). Latent Class Analysis (LCA) was conducted based on the reasons for remaining in such housing (first, second, and third priorities) to derive their types, followed by multinomial logistic regression analysis to estimate the determinants for each type. These results suggest that the settlement of single-person households living in living quarter other than housing unit is not explained by a single factor, but rather is a multidimensional process formed by the overlapping of economic poverty, spatial inequality, and health and welfare vulnerability. Accordingly, policy responses require income and financial support to prevent payment overdues for those who are economically constrained; expansion of work-nearby public rental housing for those who are constrained by location and convenience; and integrated support for housing, medical care, and caregiving for those in unavoidable settlements. By introducing the concept of ‘involuntary settlement’ and empirically presenting the complex structure of housing vulnerability, this study is significant as it can contribute to the development of tailored housing welfare policies.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».