Reviving London, ON: The Role of the John Labatt Centre and Covent Garden Market
Notice bibliographique
Résumé
Societal changes have changed the function and presence of downtowns over the years and a variety of strategies have been implemented in an effort to revitalize downtown cores. One of the most recent strategies employed has been using urban catalysts, such as stadiums and markets, to stimulate downtown revitalization. The primary purpose of this strategy is to create catalysts for further development and investment. This study examines the role the John Labatt Centre (JLC, a recent arena) and Covent Garden Market (a farmers market with a large range of permanent food retailing facilities) play in revitalizing Downtown London, Ontario. \nWithin the last decade the City of London invested millions of dollars into rebuilding the Covent Garden Market and constructing the John Labatt Centre in the heart of London’s downtown. The purpose of this research is to determine whether these venues act as catalysts for new development, and thus assess their spin-off effects. \nData was collected by reviewing planning legislation, administering a survey to local business owners and interviewing key stakeholders. Findings show that the impact of the JLC and Market is unevenly distributed. The results provide insight on differences based on business type, and geographical location. \nPlanning implications derived from the London, Ontario case study show that continued commitment from the public and politicians is the most important factor in downtown revitalization. Implementing urban catalysts helps to anchor downtown districts, by providing a destination. However, this strategy needs to be applied in conjunction with innovative ideas, such as a Main Street program and incentive programs (façade improvements, waiving development charges on residential buildings) that instill confidence in the private sector.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,001 |
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.
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 ».