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Enregistrement W2182828081

A Value Planning Framework for Predicting and Recapturing the Value of Rapid Transit Infrastructure

2015· dissertation· en· W2182828081 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher D. Higgins

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueValue Engineering and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Transit (satellite)Transit-oriented developmentBusinessTransport engineeringComputer scienceEngineeringPublic transport
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land value capture (LVC) has been used to capitalize on the symbiotic relationship between rapid transit and its potential land value uplift (LVU) benefits for more than a century. For the public sector in particular, the rationale to engage in LVC to recapture the ‘unearned increment’ is strong. While interest in LVC has wavered over this time, planners and policymakers in Ontario and around the world are increasingly looking to value capture as a potential solution for raising more revenue to fund the construction and operation of rapid transit projects. However, significant theoretical, conceptual, and practical gaps remain in our knowledge of LVU and LVC that prevent the wider adoption of value capture as a strategy. First, a fundamental flaw in applications of LVC is that the value increment caused by rapid transit must to some degree be known a priori to set benchmark levels and ensure LVC tools capture the actual changes in land values caused by the project. Yet despite a rich history of research into the LVU benefits of rapid transit in cities around the world, a method for arriving at more empirical predictions of future LVU beyond simple approximation remains elusive. This leads to a second issue. Previous research into the LVU effects of rapid transit has produced a body of work that exhibits significant heterogeneity in results. Such diversity in research outcomes is due to a singular focus on expectations of LVU from rapid transit accessibility, which has led previous research to ignore the potential for additional land value impacts from sorting into different bundles of transit-oriented development (TOD) based on individual preferences. As such, the results of previous studies consider the value placed on a bundle of transit and TOD characteristics. This context-dependency makes them unsuitable for extensions to estimate the potential for LVC in future transit corridors. To overcome these issues, the present dissertation develops a value planning framework for rapid transit. This is accomplished through five objectives. First, Chapter 2 establishes a theoretical framework for understanding the LVU effects of rapid transit accessibility and TOD. Second, Chapter 3 develops a typology of station area TOD to reduce the complexity of station area heterogeneity and control for such contextual factors in further research. Third, Chapter 4 applies the TOD typology to unbundle the LVU effects of existing rapid transit in the City of Toronto. Fourth, Chapter 5 develops the value planning framework to better conceptualize the drivers of LVU benefits and capturable revenues, the policy interventions to maximize them, and the beginnings of a model to utilize unbundled estimates of LVU in other study areas to derive context-sensitive predictions of LVU in future transit station areas. Finally, Chapter 6 conducts a theoretical application of the value planning framework to the case of a light rail transit line in Hamilton, Ontario, to demonstrate a rationale for engaging in value planning to promote value capture. In accomplishing these objectives, the present dissertation makes a number of contributions to research and practice. However, it also raises a number of questions for future research. Nevertheless, this work presents a significant first step towards realizing research on rapid transit’s LVU effects that is more theoretically comprehensive and practical for better informing LVC planning and policy around the world.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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