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Enregistrement W2893329792 · doi:10.3390/urbansci2040100

Socio-Economic Indicators for the Ex-Post Evaluation of Brownfield Rehabilitation: A Case Study

2018· article· en· W2893329792 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueUrban Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrownfieldBoroughRentingBusinessRevenueReuseEnvironmental planningRedevelopmentOperations managementGeographyEconomicsFinanceEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reuse of brownfields is becoming a necessary option to meet the current requirements of urban densification and for the preservation of agricultural land, as well as for improvement in the quality of life. The purpose of this article is to evaluate the main objectives and benefits of a rehabilitation project implemented in Canada. The rehabilitation of the brownfield site Lachine-Turcot-Petite Bourgogne in Montréal was analyzed according to four indicators (revenue, average cost of rent, rental usage, and home resale price). The findings of the study demonstrate that the expectations (socio-economic benefits derived from Southwest borough—City of Montréal) of the local community were not respected and that the initial objectives of the project changed during its implementation. In particular, the average rent increased considerably after four years, by 165.47% in the period 2001–2006. The percentage of resident homeowners increased from 89% to about 95% in 10 years, and in the 1996–2014 period the total income per household increased from about $25,000 to about $78,000. We propose an evaluation tool that integrates an ontology of the elements necessary for decision-making and local indicators related to the environmental and socio-economic components with the goal of meeting the expectations of the local community.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,350 · 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