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Enregistrement W2584710048 · doi:10.36939/cjur/vol25no2/art43

Land Trusts and the Protection and Stewardship of Land in Canada: Exploring Non-Governmental Land Trust Practices and the Role of Urban Community Land Trusts

2016· article· en· W2584710048 sur OpenAlexafffundvenueabout
Susannah Bunce, Farrah Chanda Aslam

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of urban research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of TorontoGovernment of Alberta
Mots-clésStewardship (theology)Government (linguistics)Environmental planningWildernessLand managementEnvironmental resource managementLand useBusinessLand tenurePublic administrationGeographyPolitical scienceAgricultureEconomicsCivil engineeringLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the mandates of non-government land trust organizations in Canada, the role of urban land in current land trust practices, and possibilities for the inclusion of land protection and stewardship in Canadian cities through a discussion of the community land trust (CLT) model. Through the creation of an inventory of Canadian non-governmental land trust organizations, we demonstrate that the majority of historical and contemporary land trust organizations focus on the protection and conservation of wilderness and rural lands, with limited focus on the protection and stewardship of existing urban lands. Additionally, we suggest that the CLT model, already in existence in several Canadian cities, offers a way to re-frame this emphasis and to encourage non-governmental and community-based urban land protection and stewardship in order to resist increasing land values and provide necessary community benefits that foster equitable access and affordability.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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