Downtowns that Work: Lessons from Toronto and Chicago
Notice bibliographique
Résumé
Among downtowns of North American metropolitan regions, two have performed especially well in terms of the presence of employment, residential development and diversity of land uses over the last decades: those of Toronto and Chicago. This paper concentrates on the factors responsible for their success. It reviews the history of the two downtowns since World-War-II, giving special attention to the capacity ‘macro-decisions’ have of creating path dependencies. Identifi ed macro-decisions include strategic investments in downtown-focussed public transit and improvements to the diversity and amenities of the downtowns. Th ere are important differences in the approaches taken in the two downtowns. Th ese relate in part to organizational specifi cities. If in Toronto institutional structures and political coalitions play a major role in explaining the adoption of policies favourable to the downtown, in Chicago it is the priorities of powerful mayors that loom largest. The paper proposes a multicausal model, which shows how numerous decisions of diff erent nature, along with their interactions and consequences, have contributed to positive downtown outcomes in the two cities. The main lesson from the two cases is that downtown success cannot be improvised as it is the outcome of long chains of policies, which interact positively with market trends, favouring core areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».