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Enregistrement W2045194636 · doi:10.1353/cjs.2006.0060

Governing Homelessness Through Land-use: A Sociolegal Study of the Toronto Shelter Zoning By-law

2006· article· en· W2045194636 sur OpenAlexaffvenueabout
Prashan Ranasinghe, Mariana Valverde

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningJurisdictionPoliticsLawSociologyEconomic JusticePublic administrationCriminologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we focus on one particular effort undertaken by the city of Toronto, in the late-1990s, to address the problem of homelessness, namely, the attempt to build more homeless shelters and equitably spread them across the city. We argue that any attempts made by municipal governments to address issues of homelessness — and more broadly, matters of social justice — are bound to run into serious roadblocks, so much so that even the most compassionate and well-intended efforts to provide a temporary roof over the heads of those who find themselves without shelter, are likely to be thwarted, significantly delayed or deviate drastically from their original intentions on the one hand, or at the other extreme, fail miserably. When municipalities attempt to address issues such as homelessness, and matters of social justice more generally, these issues are often funnelled into the awkward machinery of zoning law, one of the few legal fields within municipal jurisdiction. Zoning law governs uses and spaces, not persons. This basic legal fact is shown to have an important effect on the outcome of political conflicts, and this problem is exacerbated when a hot-button issue such as where to locate shelters is opened up for public input and consultation. This case study thus suggests the importance of closely studying the specifics of the legal architecture within which municipal politics are waged. Résumé: Dans cet article, nous nous concentrons sur l'un des efforts entrepris par la ville de Toronto à la fin des années 90 afin de faire face au problème de l'itinérance, soit la tentative de construire davantage de refuges et de les distribuer équitablement à travers la ville. Nous avançons que toutes les tentatives des gouvernements municipaux de résoudre le problème des sans-abris — ou, plus généralement, toute question de justice sociale — se heurtent nécessairement à des obstacles. Même les efforts les plus compatissants visant à fournir un toit provisoire au-dessus de la tête des sans-abris courent le risque de s'enrayer, d'être retardés, ou sensiblement déviés de leurs objectifs originels, voire d'échouer lamentablement. Lorsque les municipalités abordent le problèmes de l'itinérance, ou toutes autres questions liées à la justice sociale, elles doivent souvent faire face à l'encombrante machinerie que sont les règlements de zonage, l'une des rares prérogatives juridiques municipales. La loi de zonage gère les usages et les espaces, mais non les personnes. Ce détail fondamental a un effet considérable sur les résultats des conflits politiques, un problème qui s'aggrave encore davantage lors qu'il y a consultations publiques concernant des sujets chauds, par exemple l'emplacement exact des refuges. Cette étude de cas suggère ainsi l'importance d'étudier étroitement les détails de l'architecture légale, au milieu desquels se joue la politique municipale.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0300,031
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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