Segmentation spatiale et choix de la forme fonctionnelle en modélisation hédonique
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose différentes façons d’intégrer l’hétérogénéité spatiale dans l’équation de prix hédonique en utilisant un modèle emboîté. À partir d’une définition préalable de sous-marchés, différents types de modèles sont estimés pour la ville de Québec. Si les différentes options considérées sont au moins préférables à l’approche classique étant donné la variation spatiale de certaines contributions marginales des attributs résidentiels, rien n’indique pour autant que le modèle le plus désagrégé s’avère nécessairement le meilleur outil de modélisation. Nous montrons comment un modèle log-linéaire simple peut être amélioré en introduisant des effets fixes reliés aux différences structurelles et historiques des sous-marchés. Si cette approche ne règle pas en totalité les problèmes associés au modèle de prix hédonique classique, elle en diminue largement l’impact, tout en assurant une stabilité des coefficients associés aux attributs physiques de la propriété.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".