Balancing Concentration and Dispersion? Public Policy and Urban Structure in Toronto
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
By North American standards Toronto is a concentrated agglomeration. Its downtown has enjoyed spectacular growth since the 1960s; most inner-city neighbourhoods are perceived as desirable; and public transit patronage is high relative to that of same-size North American metropolitan regions. Still, it is within dispersed, car-oriented, suburbs that most post-1950 development has taken place. This agglomeration is composed of two realms—a concentrated and a dispersed realm—differentiated by their respective land-use-transportation dynamic. The concentrated realm is defined by a considerable reliance on walking and public transportation, a mixing of land uses and overall higher employment and residential densities than elsewhere in the metropolitan region. Meanwhile, the dispersed realm is car dependent, dominated by large monofunctional zones and developed at a relatively low density. The author links the coexistence and respective importance of these two realms in the Toronto agglomeration both to the nature of urban policies implemented since 1950 and to the circumstances that have led to their adoption. The construction of expressways, suburban type land-use planning, and a generous provision of open space have abetted dispersion. By contrast, the construction of a subway system and measures encouraging the redevelopment of underused land have promoted growth within the concentrated portion of the agglomeration. It is noteworthy, however, that these measures have failed in their attempts to induce concentration beyond the prewar urbanized perimeter. The author examines the positive and negative aspects of the presence of these two realms within a given agglomeration and highlights the threat newly adopted policies represent for the concentrated realm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle