Suburban Metabolism: Growth and Sustainability in the Greater Toronto Area
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.
Notice bibliographique
Résumé
The issue of suburban sprawl in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTA) has been increasing the pressures of land consumption, infrastructure development, resource consumption, and population growth over the past 50 years. The same can be said for many peripheral regions of Canada’s urban areas. In 2011, two thirds of the population of Canada lived in some form of suburban neighbourhood, and for the GTA a larger percentage of 86%. Though this growth continues, the vast expansions of automobile-dependent neighbourhoods have shown to have prolonged effects on resource consumption, carbon emissions, ecosystem devastation, declining health rates, social segregation, and the destruction of available agricultural land in Ontario. Yet these problems are not new. Neither are the solutions. Suburbs have been the centre of angst for many contemporary urban planners in North America for over thirty years. This has been the motivation for theories such as New Urbanism, Smart Growth, and Sustainable Development, three ideologies which have already been integrated into Provincial and Municipal Policies in Ontario. Most of which are focused on general themes of traditional aesthetics and densities of suburban development and most of which have failed to change the form of suburban development in Ontario. In order to explore these issues, this project looked at the current consumption data through ecological footprint analysis. The largest contributors to consumption included housing (energy), mobility, food, and threats to ecosystem services. In order to explore sustainability in the region, these themes were broken down into indicators which would analyse the growth patterns of the city. In order to compare these findings to current and future growth, growth typologies were created and ranked on performance through the process. Based on the performance conclusions, strategies, scenarios, and future recommendations were developed for future growth planning in the region.
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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 | 0,001 | 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 découle