XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAppraiser
标准化财产测量指南 - 房利美
平方英尺声明是遵循标准产生的输出（见 Q6）。声明不是遵循标准的结果，而是对某些特殊情况下遵循标准的限制的解释。需要声明的情况是仅外部评估、依赖计划而不是物理测量的拟建或在建评估，或者由于陡峭地形等因素而无法物理测量房屋的情况。我们目前不允许仅外部评估，因此不需要声明。第二种情况适用于拟建/在建评估。对于最后一种情况，评估师可能需要使用退出代码“GXX001-”。
公民委员会成员| Summerville，SC
肯尼迪，蒂姆保存协会/高清价格，大戴维博士在大型/历史区的大卫律师协会审查了历史街区结构的外部变化。一般成员必须居住在历史区。设计审查委员会Beauchene，Bill Developer Irie，Peter Architect Campeau，Chris Landscaper Westbrook，大型Condon的Justin，Jared Jared工程师Pratt，Candy Real Estate Golden，Tammie必须由至少（1）建筑师，（1）景观建筑师或景观设计师，（1）公务员或商业开发人员或商业式房地产经纪人（1）型建筑师（1）计划委员会
揭开退休计划的神秘面纱
要计算您的房屋净值的美元金额，请从您房屋的当前市场价值中减去当前抵押贷款余额。还要减去您欠的房屋净值贷款或信用额度金额（在工作表中将其输入为负数）。持有抵押贷款的银行可以提供您剩余的抵押贷款余额。评估师或房地产专业人士可以为您提供当前市场房屋价值的估计值，或者您可以在互联网上查看您所在社区的近期销售情况（但是，房地产价值可能会发生变化，因此请不时检查您房屋的价值）。
揭开退休计划的神秘面纱
要计算房屋净值的美元金额，请从房屋的当前市场价值中减去当前抵押贷款余额。还要减去您欠的房屋净值贷款或信用额度金额（在工作表中将其输入为负数）。持有抵押贷款的银行可以提供您剩余的抵押贷款余额。评估师或房地产专业人士可以为您提供当前市场房屋价值的估计值，或者您可以在互联网上查看您所在社区的近期销售情况（但是，房地产价值可能会发生变化，因此请不时检查房屋价值）。
用于 HFACS 评分者间信度评估的属性一致性方法
用于 HFACS 评分者间信度评估的属性一致性分析方法 T. Steven Cotter 老道明大学 tcotter@odu.edu Veysel Yesilbas，博士。 Vyesi001@odu.edu ____________________________________________________________________________________________ 摘要 评分者间信度可以看作是评分者对给定项目或情况的一致程度。已经采取了多种方法来估计和提高受过培训的事故调查员使用的美国国防部人为因素分析和分类系统的评分者间信度。在本研究中，三名经过培训的教练飞行员使用 DoD-HFACS 对 2000 年至 2013 年期间的 347 份美国空军事故调查委员会 (AIB) A 级报告进行分类。总体方法包括四个步骤：(1) 训练 HFACS 定义，(2) 验证评级可靠性，(3) 评级 HFACS 报告，以及 (4) 随机抽样以验证评级可靠性。属性一致性分析被用作评估评级者间信度的方法。在最后的训练验证轮中，评估者内部一致性范围为 85.28% 至 93.25%，每个评估者与标准的一致性范围为 77.91% 至 82.82%，评估者之间一致性范围为 72.39%，所有评估者与标准的一致性为 67.48%。HFACS 评分摘要随机样本的相应一致性在评估员内部为 78.89% 到 92.78%，在评估员之间为 53.33%，这与之前的研究一致。这项初步研究表明，训练-验证-评级-确认属性一致性分析方法有可能帮助提高 HFACS 评级的可靠性，并有助于准确捕捉人为因素对飞机事故的影响。需要进行额外的全面研究来验证和充分开发所提出的方法。关键词 事故调查、HFACS、内部评估者可靠性 介绍 原因 (1990) 事故因果模型，也称为瑞士奶酪模型，是一种理论模型，旨在解释事故如何在组织层面上表现出来。该模型的主要假设是事故发生的方式使得原因在组织层面上存在关系。第二个假设是，至少组织层面需要共同努力来防止事故发生。根据这些假设，Reason 理论认为，大多数事故都可以追溯到先前组织层面的潜在人为失误导致的主动和潜在人为失误。.人为因素分析和分类系统 (HFACS) 最初由 Wiegmann 和 Shappell (2003) 根据 Reason 模型改编而成，适用于航空领域，该系统确定了组织内可能发生人为错误的四个层级：组织影响、不安全监督、不安全行为的前提条件和不安全行为。自 2005 年以来，美国国防部 (DoD) 一直使用 HFACS (DOD, 2005) 作为 DOD HFACS，但在不安全行为前提条件和不安全行为层面上进行了一些更改。DOD HFACS (2005) 由 4 个主要层级、14 个子类别（在 Wiegmann 和 Shappell 的研究中称为类别）和 147 个纳代码组成，用于对导致飞机事故的组织人为错误进行详细分类。
评估师手册第 501 节，基本评估
本手册的目的是让初级房地产税务评估师和其他相关方了解房地产评估和不动产及动产税务评估的基本原则。它并非旨在对主题进行复杂或高度技术性的处理，或对特定类型的评估或估价方法进行详细分析。如果由于本基本和通用手册中缺少技术数据而导致另一本更具体的手册中缺少更高级的信息，则以更具体的手册为准。此外，为了准确和彻底，建议评估师和其他相关方就评估任何复杂房地产的技术方面咨询合格专家和其他权威人士。
HFACS 评分者间信度的属性一致性方法 HFACS 评分者间信度评估的属性一致性方法
Vyesi001@odu.edu ____________________________________________________________________________________________ 摘要 评分者间信度可以看作是评分者对给定项目或情况的一致程度。已采取多种方法来估计和提高受过训练的事故调查员使用的美国国防部人为因素分析和分类系统的评分者间信度。在本研究中，三名受过训练的教练飞行员使用 DoD-HFACS 对 2000 年至 2013 年之间的 347 份美国空军事故调查委员会 (AIB) A 级报告进行分类。总体方法包括四个步骤：(1) 根据 HFACS 定义进行训练，(2) 验证评级可靠性，(3) 评估 HFACS 报告，以及 (4) 随机抽样以验证评级可靠性。属性一致性分析被用作评估评分者间信度的方法。在最后的训练验证轮中，评估员内部一致性范围为 85.28% 至 93.25%，每个评估员与标准的一致性范围为 77.91% 至 82.82%，评估员之间的一致性为 72.39%，所有评估员与标准的一致性为 67.48%。HFACS 评级摘要随机样本的相应一致性为评估员内部 78.89% 至 92.78%，评估员之间的一致性为 53.33%，这与之前的研究一致。这项试点研究表明，训练-验证-评级-确认属性一致性分析方法有可能有助于提高 HFACS 评级的可靠性，并有助于准确捕捉人为因素对飞机事故的影响。需要进行额外的全面研究来验证和充分开发所提出的方法。关键词 事故调查，HFACS，内部评估者信度 简介 Reason (1990) 事故因果模型，也称为瑞士奶酪模型，是一种理论模型，旨在解释事故如何在组织层面上表现出来。该模型的主要假设是，事故发生的方式使得原因在组织层面上具有关系。第二个假设是，至少组织层面需要共同努力以防止事故发生。根据这些假设，Reason 理论认为，大多数事故都可以追溯到先前组织层面的潜在人为失误导致的主动和潜在人为失误。自 2005 年以来，美国国防部 (DoD) 一直使用 HFACS (DOD, 2005) 作为 DOD HFACS，特别是在不安全行为前提条件和不安全行为层面进行了一些更改。.人为因素分析和分类系统 (HFACS) 最初由 Wiegmann 和 Shappell (2003) 根据 Reason 模型改编而成，适用于航空领域，该系统确定了组织内可能发生人为错误的四个层级：组织影响、不安全监督、不安全行为的先决条件和不安全行为。DOD HFACS (2005) 由 4 个主要层级、14 个子类别（在 Wiegmann 和 Shappell 的研究中称为类别）和 147 个纳代码组成，用于对导致飞机事故的组织人为错误进行详细分类。
指令 19-044 - 陆基分类标准 (LBCS) 经济功能代码（取代指令 #11-044）
KSCAMA 土地使用代码已被土地分类标准 (LBCS) 经济功能代码取代。县评估员应使用规定的 LBCS 经济功能代码列表来描述每块不动产的当前和主要经济功能。主任可以根据需要更新 LBCS 经济功能代码列表，而无需重新发布此指令。如果一块地产在纳税年度的 1 月 1 日未被使用，则 LBCS 经济功能代码应代表该地产的最近用途、预期用途或最可能的用途。此数据字段在 Orion 计算机辅助批量评估系统中的指定位置是评估选项卡的地产信息部分。
自动估值模型中的种族差异
自动估值模型（AVMS）排除了评估师在估计房屋价格时的投入，对降低成本和提高房屋估值的准确性保持着巨大的希望。但是，即使算法仍然对社区的多数种族或购房者的种族不可知，AVM也可能表现出种族差异。本研究提供了一项可量化的措施，用于审核大多数黑人社区的AVM的性能与大多数白人同行相比。作者发现，包括有关属性条件的数据和采用更复杂的机器学习技术可以帮助更准确地评估AVM错误的幅度及其基本贡献者的幅度百分比。此外，即使有了数据改进和机器学习，作者仍然发现证据表明AVM在多数黑人社区中产生更大的估值错误。