Academic literature on the topic 'Annonce immobilière'

L’achat d’un bien immobilier est une opération importante et délicate qui ne s’improvise pas, pouvant devenir l’achat d’une vie, elle implique une tâche difficile, qui requiert une certaine connaissance du sens des mots et des lois. Le vocabulaire de l’immobilier se caractérise surtout par son aspect technique et par le fait que le marché des biens immobiliers emploie un vocabulaire très spécialisé. Non seulement dans le ressort de la vente mais aussi dans celui de l’achat et de la location. Sans une bonne connaissance de ces termes, il est compliqué de comprendre les informations présentes dans les annonces ou dans des documents spécialisés tels que des contrats immobiliers, des décrets ou des clauses de droit. Fort de ces informations, nous essaierons d’analyser le vocabulaire juridique de l’immobilier, de comprendre la façon dont il est apparu, ce qui l’a façonné, et par là même saisir les changements de sens.

RÉSUMÉCet article s'intéresse aux modes d'expression de la méronymie dans les petites annonces immobilières en français/anglais/espagnol. Il met en évidence une utilisation très proche de avec, with et con dans ce genre textuel, pour exprimer cette relation, et propose des pistes pour expliquer cette similarité: étymologie (la préposition introduit dans les trois langues une notion de proximité), contamination linguistique (influence entre langues), similarité de situation: nécessité de mettre en saillance un objet pour le valoriser, fonctionnement cognitif: possibilité de mettre en valeur un objet en insistant sur ses parties originales. L'étude comparative est réalisée à partir d'un corpus comportant 100 petites annonces pour chaque langue.

Les recherches qui étudient l’effet du nombre de photos sont rares et ne concernent que des expérimentations manipulant un nombre réduit de photos non informationnelles. Cet article propose une première étude menée en terrain réel sur 3658 petites annonces immobilières et montre que l’augmentation du nombre de photos diminue les réponses comportementales favorables si le bien est de gamme inferieure, mais reste sans effets si le bien est de gamme supérieure. Ce résultat est répliqué et expliqué dans une étude expérimentale : pour un bien de gamme inférieure, l’ajout de photos dégrade la valence des images mentales, l’imagerie mentale de soi et augmente l’inquiétude perçue. Ces variables expliquent l’effet négatif du nombre de photos sur les réponses comportementales. En revanche, pour un bien de gamme supérieure, l’ajout de photos – informationnelles ou non – n’améliore pas les réponses comportementales. Cet effet de « révélation asymétrique » selon le niveau de gamme des biens est discuté.

Se pretende probar la validez de la prensa como fuente para el estudio del precio de las viviendas. Resulta especialmente útil a partir de los años sesenta. Todo ello a pesar de las limitaciones señaladas. Se compara con otras fuentes oficiales que también arrojan valores del precio del suelo como el índice sobre el incremento en el valor de los terrenos que edita el Ayuntamiento. [fr] Le objetif est essayer una source (announces immobilieres) pour obtenir la valeur du prix du demeure dans Málaga a partir des années soixante, et comparer avec d'autres sources officielles: Indice sur l'augmentation de la valeur des terrains qui edita l'aide.

House flies are the most prevalent synanthropic pest worldwide. Although they seldom reproduce in homes, they invade buildings, cause annoyance, and carry pathogens. Urban pest management personnel are limited in their ability to locate and manage larval habitats, so most house fly management in urban settings focuses on adult fly suppression. Sanitation is probably the most critical component, eliminating odors that attract flies. Source reduction applies where larval habitats can be identified and eliminated. Exclusion involves keeping flies out of structures. Despite all efforts, flies will manage to enter the human environment, so exclusion includes air curtains, fans, screened windows, and doors. Ultraviolet light traps attract and immobilize, while window traps entice flies into devices that entrap them. Sticky tubes and ribbons rely on flies’ inclination to land on vertical lines to entangle them in glue. Even low-tech fly swatters can play significant roles in eliminating individual flies. Timed-release aerosol pyrethrin dispensers can be effective against flies confined in enclosed spaces. Toxic baits have limited use in urban settings. Chemical suppression remains a critical component of fly IPM, essential in situations requiring immediate fly elimination.

Cette thèse de géographie s'intéresse aux espaces urbains dans un contexte métropolitain, en se focalisant sur leurs Représentations Socio-Spatiales (RSS), à travers une approche de géographie quantitative. Les RSS, phénomènes spatiaux intersubjectifs, c'est-à-dire partagés par l'ensemble d'une population, reflètent des connotations et des caractéristiques socio-spatiales ou des activités qui se déroulent dans les lieux de la ville. Les RSS témoignent, accompagnent, et nourrissent les transformations métropolitaines et sont des clés de compréhension des espaces urbains, notamment sur la Côte d'Azur, dont les villes ont été façonnées et marquées au fil des siècles par des représentations d'espaces résidentiels et touristiques. Les annonces immobilières géolocalisées offrent l'opportunité d'analyser les espaces métropolitains. Les annonceurs, dans leurs discours, décrivent et valorisent l'environnement en localisant les biens, en le situant dans un toponyme précis, connu des lecteurs, et en révélant leurs caractéristiques socio-spatiales, minutieusement choisies, pour attirer une population cible. Les annonces sont donc des données géo-textuelles, reflétant les RSS de leurs lecteurs, tout en gardant des spécificités liées à leur objectif de marketing, et elles peuvent être analysées dans l'espace sémantique et géographique. L'objectif de cette thèse est de détecter et analyser les RSS des espaces urbains résidentiels de la Côte d'Azur par un corpus d'annonces immobilières géolocalisées. La première partie expose les fondements scientifiques de la recherche à savoir comment renouveler la connaissance des RSS à travers les données numériques géo-textuelles que sont les annonces immobilières. La seconde partie de la thèse présente une méthodologie visant à extraire et à analyser spatialement et textuellement les informations géographiques contenues dans les annonces pour révéler les RSS sous-jacentes des villes azuréennes. Un protocole a donc été développé, basé sur des techniques de traitement du langage naturel, pour extraire les toponymes et leur contexte socio-spatial. Ces informations géographiques géolocalisées servent ensuite de point de départ pour une analyse spatiale de leur contenu. De là, dans la troisième partie, nous proposons d'analyser les toponymes dans l'espace géographique et textuel, en prenant en compte leur contexte et les caractéristiques socio-spatiales associées. L'analyse se concentre sur la spatialisation des toponymes des villes azuréennes, en utilisant l'analyse spatiale sur réseau, et plus particulièrement, les densités de Kernel enrichies par la théorie des ensembles flous. Cette approche permet de produire, pour chaque toponyme, un espace noyau, où l'utilisation du toponyme est dominante, et un espace support où son utilisation est plus contrastée. La thèse se poursuit avec la caractérisation de ces espaces toponymiques par l'application de statistiques textuelles sur les caractéristiques socio-spatiales associées à chaque toponyme dans l'espace sémantique et géographique pour faire émerger leur RSS. En conclusion, cette thèse aboutit à une mise en lumière des RSS qui façonnent la Côte d'Azur contemporaine révélant des RSS contrastées et distinctives qui restent, néanmoins, souvent partagées par les villes littorales. Le renouvellement des approches d'appréhension des RSS par l'analyse spatiale et textuelle des annonces et les résultats obtenus quant à leur lecture ouvrent de nombreuses perspectives pour la recherche urbaine, notamment en termes d'application à différentes échelles spatiales, de possibilités d'étendre à d'autres corpus d'annonces et d'améliorations méthodologiques, qui sont développées dans la dernière partie du manuscrit
This geography dissertation focuses on urban spaces in a metropolitan context, emphasizing their Socio-Spatial Representations (SSR) through a quantitative geography approach.SSR, which are intersubjective spatial phenomena shared by an entire population, reflect connotations, socio-spatial characteristics or activities occurring in urban spaces. RSS support metropolitan transformations. These are key elements for understanding urban spaces, particularly on the French Riviera, where cities have been shaped and marked over centuries by representations of residential and tourist spaces. Geolocated real estate ads offer the opportunity to analyze metropolitan spaces. Advertisers describe the environment by locating properties in a specific toponym, familiar to readers, and highlighting carefully selected socio-spatial characteristics to attract a target population. Thus, these advertisements are geo-textual data, reflecting the SSR of their readers while maintaining marketing-specific nuances. They can be analyzed in both semantic and geographical spaces. The objective of this dissertation is to detect and analyze the SSR of residential urban spaces on the French Riviera using a corpus of geolocated real estate ads.The first part exposes the scientific foundations of the research, addressing how the understanding of SSR can be renewed through geo-textual data such as real estate ads. The second part presents a methodology to extract and analyze pieces of geographic information from real estate ads to reveal the underlying SSR of urban spaces. A protocol was developed, based on natural language processing techniques, to extract toponyms and their socio-spatial context. These geolocated geographic data serve as the foundation for spatial analysis of their content. The third part proposes an analysis of toponyms in geographic and textual spaces, taking into account their context and associated socio-spatial characteristics. The analysis focuses on the spatialization of toponyms of French Riviera using network-based spatial analysis, precisely Kernel densities enriched with fuzzy set theory. This approach enables the creation of a core space for each toponym, where its use is dominant, and a support space, where its use is more nonetheless more contrasted. The dissertation continues with the characterization of these toponymic spaces through the application of textual statistics to the socio-spatial characteristics associated with each toponym in both semantic and geographic spaces, uncovering their SSR. In conclusion, this dissertation reveals the SSR of the contemporary French Riviera, highlighting contrasting and distinctive SSR that are, nonetheless, often shared among coastal cities. By renewing approaches to understanding SSR through spatial and textual analysis of real estate ads, and through the results obtained, this work opens perspectives for urban research. These include applications at various spatial scales, possibilities to extend the analysis to other corpora and methodological improvements, discussed in the final part of the manuscript

Ces dernières années, de nombreuses applications basées sur des données textuelles générées par des utilisateurs ont vu le jour sur le Web grâce aux évolutions faites dans le domaine du traitement automatique du langage (TAL). Plus particulièrement, les données textuelles ont joué un rôle important dans de nombreuses applications géographiques telles que l'enrichissement des systèmes d'information géographique (SIG) ou la géolocalisation d'événements (accidents, catastrophes naturelles, etc.). Ces données peuvent provenir de différentes sources, telles que les blogs de voyage, les réseaux sociaux ou encore les annonces immobilières, et se réfèrent toutes qualitativement à des lieux. Cependant, les descriptions sont souvent vagues et imprécises (par exemple, `proche du centre-ville', `à l'ouest de Nice') rendant plus difficile la géolocalisation des lieux. Par exemple, dans les annonces immobilières, les agents utilisent souvent des termes vagues et exagèrent les limites afin de rendre plus attractif un bien et de le promouvoir. Bien que les annonces immobilières constituent une excellente source de données pour l'analyse du marché immobilier, qui repose essentiellement sur une connaissance très locale et approfondie des biens, des prix et des quartiers, les agents français ont tendance à cacher la localisation spatiale du bien (latitude/longitude) pour garder leur mandat exclusif. Par conséquent, la description textuelle du bien est souvent essentielle pour estimer la localisation d'une annonce afin d'exploiter cette information pour une analyse plus fine. Motivée par une collaboration industrielle avec SepteoProptech, une société opérant dans le domaine de l'immobilier, cette thèse explore la combinaison d'applications de plusieurs disciplines, telles que le TAL, les SIG, et le Web Sémantique, toutes appliquées au domaine de l'immobilier. En premier lieu, nous proposons une méthode pour détecter et extraire des informations spatiales à partir d'annonces immobilières écrites en français. Ensuite, nous proposons d'apprendre et de représenter les limites des descriptions spatiales imprécises et, en particulier, des lieux vernaculaires et des relations spatiales floues, grâce à une estimation de la densité et à la théorie des ensembles flous. A partir de ces résultats, nous proposons une méthode pour agréger des informations imprécises provenant de différentes sources afin de reconstruire la localisation approximative d'un bien immobilier. Nous évaluons notre approche sur un jeu de données collecté auprès de différents annonceurs français et localisé sur la Côte d'Azur. Enfin, nous proposons une méthode pour construire un graphe de connaissances afin de faciliter l'exploitation des données immobilières, puisque les annonces ne sont pas structurées et il peut être difficile de raisonner dessus. En outre, nous présentons une ontologie créer pour représenter des biens immobiliers ainsi que des informations spatiales imprécises. Ainsi, nous avons créé et publié un nouveau jeu de données appelé SURE-KG, pour lequel nous proposons des applications potentielles dans le domaine de l'immobilier ainsi qu'à un plus large éventail d'utilisateurs, tels que les utilisateurs des SIG, les géographes et les chercheurs en TAL
In recent years, many applications based on user-generated free text have arisen on the Web, driven by significant evolutions in the field of Natural Language Processing (NLP). In particular, textual data have played an important role in many geographic applications, including Geographic Information Systems (GIS) enrichment or the geolocation of events (e.g., accidents, natural disasters). These data might come from different sources such as travel blogs, social media or Real Estate advertisements, but they all qualitatively refer to locations. However, descriptions are often vague and uncertain (e.g., `Near the city center', `West of Nice, France') and make it challenging to geocode places. For instance, in real-estate advertisements, the agents often use vague terms and exaggerate boundaries in order to hype a property. Altough real-estate advertisements are a great source of data to analyse the market, which relies upon a very local and deep knowledge of the properties, the prices and the neighborhoods, French Real Estate agents often hide the spatial location (e.g., latitude/longitude) since the deal between their agency and the owner might not be exclusive. Therefore, the textual description is often essential to estimate the location of an advertisement in order to exploit such information for further analysis. Motivated by an industrial collaboration with SepteoProptech, a company operating in the Real Estate domain, this thesis explores the combination of application of several disciplines, such as NLP, GIS, and the Semantic Web, to the Real Estate domain. First, we propose a method to detect and extract spatial information from Real Estate advertisements written in French. Additionally, we propose to learn and represent boundaries of vague spatial descriptions and, in particular, vernacular places and vague spatial relations, thanks to a density estimation and fuzzy set theory. As a result, we propose a method to aggregate imprecise information from different sources in order to reconstruct the approximate location of a Real Estate property. We evaluate our approach on a dataset collected from different French advertisers and located in the French Riviera. Finally, we propose a method to build a knowledge graph to make it easy exploit Real Estate data, since the advertisements are unustructured and, it might be difficult to reason over them. We design an ontology to represent Real Estate as well as uncertain spatial information, and we create and publish a new dataset called SURE-KG. We show the potential applications of this dataset to the Real Estate domain, but also its interest for wider range of users, such as the GIS community, geographers, and NLP researchers

Les petites annonces constituent une porte d’entrée originale pour observer les valeurs et les représentations à l’œuvre dans une société. Car derrière ces textes minimalistes et utilitaristes, c’est un jeu subtil, fait de relations entre les individus, qui se dévoile. Au-delà de cette forme de communication particulière (ce qu’il faut écrire et taire pour que la démarche initiée aboutisse), c’est in fine une histoire du rapport au travail et à la consommation qui se dessine, c’est l’évolution du sens du mariage qui se donne à voir, ce sont les valeurs communes à chacun et les représentations que les gens se font d’eux-mêmes et des autres qui apparaissent en filigrane. Les demandes et les offres évoquées dans les petites annonces nous renvoient ainsi une image dynamique de la société franc-comtoise des années 1930 au début des années 1980, avec des permanences et des évolutions qui s’inscrivent dans plusieurs niveaux de temporalité. Avec les petites annonces, ce sont les mentalités d’une population qui se révèlent permettant alors d’esquisser une histoire culturelle. L’intérêt de cette source, très peu utilisée par les historiens, ne réside ni dans le spectaculaire ni dans le sensationnel mais dans la subtilité et la nuance parce qu’elle émane directement des gens et exprime leur quotidien sous ses aspects les plus divers
The classified ads represent an original prism to observe values and representations at work in a society. Indeed, these minimalist and utilitarian texts may reveal a subtle game composed of relations between individuals. Beyond this particular form of communication (what to write and shut up to achieve the initial aim), in fine, it is a story dealing with the relationship to work and consumption that is depicted, the meaning evolution of marriage that is let to be seen. These are common values to all parties and the representations that people have of themselves and others that finely appear. Requests and offers mentioned in the advertisements give us a dynamic picture of the society between the 1930s and 1980s, with permanence and evolutions concerning several levels of temporality. The classified ads reveal the society’s mentality allowing us to sketch a cultural history. The interest of this source, very little used by historians, lies neither in the spectacular nor in the sensational but in the subtlety and nuance because it comes directly from people, and expresses their daily life in its most diverse aspects