From Renegade to Regulated: The Digital Platform Economy, Ride-hailing and the Case of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Despite concerns and criticism, municipality upon municipality has approved regulations that enable ridehailing,a digital platform activity, to legally operate. This paper frames and scrutinizes three prominent tensionssurrounding the operation and expansion of ride-hailing using the City of Toronto as a case study. It finds thatwhereas scholarly debate emphasizes defi nitions, distinctions, legal arguments and inequality, municipal debatehas centered on ride-hailing’s brief yet controversial history, inputs to the regulation process, and connectionsbetween ride-hailing, municipal governance and innovation. This paper highlights the role of municipalities inestablishing policy directions for the 21st century city that address changing and challenging issues, the impactof which reach far beyond the digital platform economy. RésuméMalgré les préoccupations et les critiques, nombreuses sont les municipalités qui ont approuvé des règlementsqui permettent les applications de « ride-hailing », une plate-forme numérique, d’opérer légalement. Cet articleexamine les tensions entourant l’opération et l’expansion d’application de « ride-hailing » de la ville de Toronto.Nous constatons qu’alors que le débat des académiques insiste sur les définitions, les distinctions, les argumentsjuridiques et les inégalités issues de ces applications numériques, le débat pour les municipalités fut concentrésur la brève existence, quoique controversé, de l’expérience de ces applications, des apports au processus de larégulation, et les connexions entre ces applications numériques et la gouvernance municipale et l’innovation. Cetarticle met en évidence le rôle des municipalités dans l’établissement des orientations politiques pour la ville duXXIe siècle qui traitent de questions qui confrontent des enjeux exigeant en pleine évolution. L’impact de cesorientations politiques va bien au-delà de la plate-forme numérique de l’économie.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».