Managing Urban Sprawl in Ontario: Good Policy or Good Politics?
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario Places to Grow Plan, finalized in 2006, marks the boldest attempt to address urban sprawl in Canada, and arguably North America. Among its many components, the Plan establishes a permanent greenbelt covering roughly 1.8 million acres (728,000 hectares) of environmentally sensitive land. This article seeks to explain the political calculations and conditions that led to the Ontario policy. I argue that the Plan was partially devised to garner support in key suburban ridings (electoral districts) across the Greater Toronto Area in the 2003 provincial election. The campaign marked the final ingredient in the opening of a critical “policy window” through which dramatic changes in land‐use policy could be realized. The Ontario case underlines the utility of adaptive models of policy making to the study of environmental policy, but suggests that these models perhaps underemphasize the desire of politicians and political parties to pursue policies in their electoral interest. El Plan de Lugares de Ontario para Crecer, publicado en 2006, señala el intento más audaz para hacer frente a la expansión urbana en Canadá, y quizás en toda Norteamérica. Entre sus muchos componentes, el plan establece un cinturón verde permanente que cubre aproximadamente 1.8 millones de acres (728,000 hectáreas) de tierra ambientalmente sensible. Este artículo busca explicar los cálculos políticos y las causas que llevaron a dicha política. Argumento que el plan fue parcialmente ideado para reunir apoyo de distritos suburbanos electorales clave a través del Área Metropolitana de Toronto en la elección provincial de 2003. La campaña marcó el ingrediente final en la apertura de una “ventana política” crítica que permitió cambios dramáticos en la política de uso de suelo. El caso de Ontario subraya la utilidad de modelos adaptativos de hechura de políticas en el estudio de la política ambiental, pero sugiere que quizás estos modelos subestiman el deseo de los políticos y los partidos de buscar políticas que los beneficien electoralmente.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».