Bibliographic record
Abstract
L’estimation des élasticités de la demande de logement a été l’objet d’un nombre important d’articles tant au Canada qu’aux États-Unis. Cet intérêt a été entretenu principalement par l’écart des résultats observé d’une étude à l’autre et par la diversité des problèmes économétriques à laquelle conduit ce genre d’estimation. Le présent article, tout en poussant l’investigation un peu plus loin, a l’avantage d’utiliser un échantillon de données individuelles dans les deux plus grandes zones métropolitaines au Canada : Montréal et Toronto. De plus, la spécification du modèle incorpore une variable prix obtenue à partir de l’estimation d’une fonction de prix hédonique. L’article fait d’abord la revue des principaux problèmes économétriques que soulève ce genre d’estimation, et présente ensuite la spécification du modèle finalement retenue aux fins de l’estimateur. Nos résultats montrent que le biais dans l’élasticité-revenu consécutif à l’exclusion de la variable prix dans l’équation de demande est relativement faible par rapport à celui qu’entraînerait une mesure inappropriée du revenu ou encore des dépenses de logement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".