Still Dispersed and Decentralized? Evaluating the Influence and Implementation of Smart Growth in Mid-Sized Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
Since the late 1990s, the Smart Growth agenda has found broad acceptance within Canadian planning circles as a framework for sustainable development. Smart Growth emerged following decades of dispersed and decentralized growth that dominated urbanization across North America following WWII. Although Smart Growth and its policies for growth management have become the normative approach within the planning discipline, there is little evidence to suggest its actual impact on growth patterns in mid-sized Canadian cities. Through a series of spatial analysis methods, this research examines whether the emergence of Smart Growth has influenced growth patterns of four mid-sized Canadian Census Metropolitan Areas from 1990 to 2010. Findings indicate growth patterns as mixed and limited through the lens of Smart Growth, as growth does not mirror a complete shift consistent with the Smart Growth paradigm. While there is some indication of change, the findings of this research are not enough to overturn the profile of mid-sized Canadian cities as dispersed and decentralized. Subsequently, growth patterns were considered relative to inputs adopted at the respective regional and municipal levels to ascertain the extent to which planning has successfully achieved its objectives. This approach adopts an ex post facto conformance-based plan evaluation, whereby successful implementation is based on conformance between growth patterns and adopted inputs. The findings of this research indicate that while adopted inputs across each case mirror the language of Smart Growth, growth patterns indicate more limited conformance. These findings indicate further evidence of the challenges to disrupting entrenched patterns of urbanization and the disconnect between plans and outcomes.
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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) | 0,001 | 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 ».