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Enregistrement W2889920831

Barriers to Growth Management: Local Challenges Implementing the Growth Plan for the Greater Golden Horseshoe

2018· dissertation· en· W2889920831 sur OpenAlexaboutno aff
L. Michelle Lee

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorseshoe (symbol)Horseshoe crabGrowth managementPlan (archaeology)Environmental planningGeographyEnvironmental resource managementOperations managementEngineeringComputer scienceBiologyEcologyArchaeologyEnvironmental scienceCivil engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To combat urban sprawl and its negative effects on ecosystem services and human health, regional growth management and containment policies have been used with increased frequency to manage urban growth. Yet, local implementation of regional growth management planning policies across North America has had mixed success, often resulting in a mismatch between growth management planning objectives and the urban development reality. This research explores the reasons for the apparent mismatch by examining how barriers to local implementation are expressed, reinforced and perpetuated to prevent transformative change. \n \nUsing Ontario’s Growth Plan for the Greater Golden Horseshoe as a case study, the dissertation examines the barriers to implementation through a review of local contextual information and the perspectives of those tasked with implementing the Plan within three case study regions of the Greater Golden Horseshoe: Waterloo, Simcoe and Peterborough. A relational model of barriers reported in the literature is developed and tested against the barriers described by local planners, developers, the media, planning documents, and locally relevant academic literature and used to frame comparisons across case studies. Variations among the case studies are interpreted in light of the model using a conceptual framework that conceives barriers as institutions embedded within a hierarchical culture of planning. \n \nCase study results reveal that barriers to local implementation vary across regions. This variation can be attributed to particular local contextual pressures and differences in local planning environments that influence how broader, societal barriers are understood, justified, managed and reinforced. Planning environments in the more rural and exurban case studies regions of Simcoe and Peterborough demonstrated similar belief systems, values and planning goals that obstructed local efforts to manage growth. These same regions faced particular growth and economic pressures that reinforced existing value systems and reduced the range of perceived planning solutions and approaches to growth management. In contrast, planning environments in the more urban Waterloo case study region, as well as urban single tier municipalities within the rural case study regions, demonstrated planning environments that were more open to innovative and assertive planning approaches to manage growth. \n \nThis research demonstrates how the interactions between local context and planning environments shape the interpretation and implementation of regional growth management plans. The research findings provide focal points for further research on growth management implementation by highlighting barriers and patterns of reinforcement that are less visible and rarely acknowledged in planning practice. As well, this research highlights the need for planning approaches that recognize the important role of the local planning environments in advancing growth management objectives. Failure to recognize and address the underlying barriers and their interdependencies may result in the development of regional growth management plans that fail to achieve their objectives.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,008
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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