Trading Density for Benefits: Section 37 Agreements in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
In the Toronto policy and planning community, Section 37 (S37) of the Planning Act, which allows for a form of “density for benefit agreement, ” is the source of much debate and disagreement. Based on data on the value, type, and location of S37 benefits over the period from 2007 to 2011, this paper identifies a number of trends. The benefits were heavily concentrated in the parts of the city that have experienced the housing boom, notably the downtown core. Developer contributions were largely split between cash and in-kind, and were allocated to a wide variety of public purposes within and across the City’s wards – mainly “desirable visual amenities” such as parks, roads and streetscapes, and public art. Finally, most benefits were close to the development, and they almost always remained within the ward. These findings suggest a few important conclusions. First, there is little certainty about what S37 benefits should be used for. In practice, the major rationale appears to be to compensate neighbouring residents for the “negative impacts” of the added density. Second, the inconsistent use of S37 benefits likely relates to the fact that agreements are negotiated on a case-by-case basis, with no established City practice for identifying what benefits to secure, and a great deal of discretion resting with ward councillors. Third, the inconsistent use of S37 could also result from the lack of clarity in provincial legislation and planning policies. Given the significant questions this paper raises about the use of S37s in Toronto, there should be serious consideration of whether to abolish, reform, or replace S37 with alternative tools, such as inclusionary housing policies or fixed charges.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,002 |
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 ».