Notice bibliographique
Résumé
Intensification is the key planning policy and growth management approach in Ontario, as well as across most of North America. Under this larger context, the Region of Waterloo, Ontario is building a Light Rail Transit (LRT) to provide alternative public transit option and help reshape land development, with the goal of increasing the development density in core areas, increasing mixed-use development, and curbing urban sprawl. To better understand how the upcoming LRT will influence housing choices and development patterns, this thesis explores households’ location choice decision and perceptions of LRT from a renters’ perspective. From June to November 2016, a random sample of 2912 households renting in Kitchener-Waterloo were invited to participate in a survey on residential location choice, renting behaviours and perceptions towards the upcoming LRT, after which a total of 290 surveys were analyzed. After a descriptive analysis of the survey results, a hedonic model was also developed to investigate the relationship between rental housing prices and corresponding household, residential, neighbourhood and behaviour characteristics. Unlike other aggregate level models, this hedonic model is implemented using individual level household information collected through the customized survey. The structure of rental housing demand is unveiled regarding different resident groups, as well their perceptions and preferences towards different residential and neighbourhood characteristics. Findings from this study could also be applied to inform housing polices, regarding housing development and housing affordability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».