Being Realistic About Planning in No Growth: Challenges, Opportunities, and Foundations for a New Agenda in the Greater Sudbury, CMA
Notice bibliographique
Résumé
Regional disparities, most notably of the 'heartland-periphery' pattern, have been a distinctive feature of Canadian urban geography throughout the industrial era. New regimes of economic prosperity, recessions, and restructuring in the post-industrial era coupled with demographic fluctuations have added new and accentuated divisions and disparities creating an increased gap between cities that are growing and not growing. Under these conditions, it seems realistic to expect that no-growth cities might begin to develop distinctive planning strategies centered on a theme of decline or no-growth scenarios. However, this has not been the case. The City of Greater Sudbury is located in North-eastern Ontario and is best known across Canada for its original resource-based ‘boom’, its unsustainable mining practices and subsequent decline. The 21st-Century City of Sudbury has since evolved into a more balanced regional centre. Nonetheless, the population of the City has been fluctuating over the last 30 years, experiencing decline, slow growth, and no-growth scenarios. \n\tThe first phase in the research establishes the documentary record of Sudbury’s decline alongside remedial initiatives undertaken at the federal, provincial, and local levels in the general attempt to kick start growth locally and remediate decline. The second phase in the research investigates how those involved in planning and economic development at the grassroots level deal with no growth through key informant interviews with planners, economic developers, consultants, and politicians. The research findings document the contradictory perceptions that surround planning in no-growth locales and further explore the challenges and opportunities associated with no growth urban areas. It concludes with a discussion of what might constitute alternative criteria for a new model of planning and development capable of generating more realistic economic and planning policy and strategy considerations for no growth urban areas and Northeastern Ontario.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,024 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».