Urban Density in the Greater Golden Horseshoe
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario government has recently taken a proactive approach to growth planning in the Toronto region, now known as the Greater Golden Horseshoe (GGH). To carry out and monitor its policies, the Province needs reliable ways of measuring density and monitoring how it changes over time. However, definitions of density vary and there are many approaches to its measurement. This paper reviews common definitions and discusses methodological and data problems associated with density measurements in the GGH. The authors examine existing density distributions in the GGH using 2001 census data at the scale of municipal areas, census tracts, and census dissemination areas, and analyse 10 sample census tracts in Urban Growth Centres to compare gross and net densities for different types of development areas in the GGH. Detailed profiles are provided for five of those tracts. The authors note problems with using gross density for making comparisons between areas or time periods, and problems with using census data in density calculations. Consistent, region-wide definitions and data are needed to develop a detailed understanding of existing trends in population and jobs density, land use, development patterns, and housing issues. The authors recommend the delineation of small census tracts with permanent boundaries for the area of the GGH that is expected to build up during the next 20 to 30 years, as well as the creation of a regional database on employment location, density, and output. They also urge the government to make parcel data, or a comparable database, available to researchers and policy analysts.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».