Trying to Smart-In-Up and Cleanup Our Act by Linking Regional Growth Planning, Brownfields Remediation, and Urban Infill in Southern Ontario Cities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The reuse of brownfields as locations for urban intensification has become a core strategy in government sustainability efforts aimed at remediating pollution, curbing sprawl and prioritizing renewal, regeneration, and retrofitting. In Ontario, Canada’s most populous, industrialized, and brownfield-laden province, a suite of progressive policies and programs have been introduced to not only facilitate the assessment and remediation of the brownfields supply, but to also steer development demand away from peripheral greenfields and towards urban brownfields in a manner that considers a wider regional perspective. This article examines the character and extent of brownfields infill development that has taken place in three Ontario cities (Toronto, Waterloo, and Kingston) since the provincial policy shift in the early 2000s. Using property assessment data and cleanup records, the research finds that redevelopment activity has been extensive in both scale and character, particularly in Toronto where the real estate market has been strong. While the results are promising in terms of government efforts to promote smarter growth that builds “in and up” instead of out, they also reveal that government could be doing more to facilitate redevelopment and influence its sustainability character, particularly in weaker markets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle