Socio-Economic Indicators for the Ex-Post Evaluation of Brownfield Rehabilitation: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».