Arts in the City Downtown Revitalization Strategies for Mid-Sized Cities
Notice bibliographique
Résumé
Bringing life back into the centre of smaller cities is possible through community-led arts and culture events. This study of community and artist-led events in Barrie, Kitchener and Hamilton in Ontario suggests that these types of place-making events should be supported by smaller cities as important catalysts to downtown revitalization. \n \nIn recent decades, cities of all sizes have attempted to revitalize the downtown via a myriad of approaches and strategies. Large cities are typically more successful in downtown revitalization in comparison to smaller urban centres. This research examines downtown revitalization strategies and determines that place-making approaches that emphasize arts and culture are best suited for smaller city centres. \n \nThe City of Barrie served as the primary case study for this research. A proposal for the City of Barrie was drafted to assist in downtown revitalization efforts (see Appendix C). In order to understand the options available for the City of Barrie, the City of Kitchener and the City of Hamilton were examined and served as methods of best practice. The lessons learned from the City of Kitchener and the City of Hamilton have been considered in my proposal for the City of Barrie. \n \nThis research has revealed that smaller cities should employ place-making strategies that emphasize the arts and culture sector in order to enhance the urban fabric. Based on comparable precedents, small scaled and strategic projects prove to be more economically feasible in comparison to costly large scaled projects. Place-making strategies result in greater economic spin-offs, facilitate community engagement, foster civic pride and advance the city's prosperity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».