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Enregistrement W2116200612 · doi:10.1177/0042098008097102

The Factors Inhibiting Gentrification in Areas with Little Non-market Housing: Policy Lessons from the Toronto Experience

2008· article· en· W2116200612 sur OpenAlexaffabout
Alan Walks, Martine August

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGentrificationExternalityImmigrationStock (firearms)DeindustrializationPublic housingEconomicsPublic policyEconomic geographyEconomic growthSociologyEconomyPolitical scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the factors that have limited gentrification in two Toronto neighbourhoods which have below-average proportions of public housing and which have traditionally acted as immigrant reception areas. The first failed to gentrify despite the existence of gentrification nearby, whereas gentrification stalled in the second in the early 1980s. Analysis of the historical reasons behind this suggests ways in which policy could intervene to limit the spread of gentrification in the absence of support for local affordable housing. These include the maintenance of areas of working-class employment, different approaches to nuisance uses and environmental externalities, a housing stock not amenable to gentrifiers' tastes and state encouragement of non-market and ethnic sources of housing finance. However, the Toronto experience also highlights the importance of policy in a negative way, as changes in municipal policy which run counter to these prescriptions are now resulting in the gentrification of these two neighbourhoods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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