Expropriation and the Socio-Economic Status of Neighbourhoods in Canada: Equal Sharing of the Public Interest Burden?
Notice bibliographique
Résumé
Expropriation – the non-consensual taking of privately-owned property by the state in exchange for the payment of compensation – is a widely-used tool of land use planning in Canada as it is in many other states. While in principle all privately-held properties are equally susceptible to expropriation in Canada, legal frameworks on expropriation fail to guard against the possibility that less-wealthy neighbourhoods become more susceptible to expropriation than more wealthy ones (the 99% versus the 1% to put it in the terms used by the Occupy movement of the early part of this decade). The paper examines existing legal frameworks as well as a number of historical expropriation projects in Canada to depict how and why this may come to pass. It does so with a comparative eye turned towards the United States. The paper concludes with several recommendations for strengthening expropriation law frameworks in Canada to ensure that the property of the less-wealthy is as well protected as those properties in higher-income neighbourhoods. <hr /> La expropiación –la adopción no consentida de una propiedad privada a manos del estado, a cambio de una compensación económica– es una herramienta ampliamente utilizada en la planificación urbanística, tanto en Canadá como en muchos otros estados. Aunque en principio, todas las propiedades en manos privadas tienen la misma posibilidad de ser expropiadas en Canadá, los marcos jurídicos en materia de expropiación fallan a la hora de proteger a los barrios con menos recursos para que no sean más susceptibles a la expropiación que los más ricos (el 99% frente al 1%, según los datos utilizados por el movimiento Occupy durante la primera parte de esta década). Este artículo analiza los marcos legales y una serie de proyectos de expropiación históricos en Canadá para describir cómo y por qué puede llegar a ocurrir esto. Se realiza una comparación con la situación en Estados Unidos. El artículo concluye con una serie de recomendaciones para fortalecer los marcos de la ley de expropiación en Canadá, y asegurar que las propiedades de los menos ricos están protegidas de la misma manera que las propiedades en los barrios más acomodados. <strong>DOWNLOAD THIS PAPER FROM SSRN</strong>: <a href="http://ssrn.com/abstract=2572207" target="_blank">http://ssrn.com/abstract=2572207</a>
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».