Promoting Adaptive Reuse in Ontario: A Planning Policy Tool for Making the Best of Manufacturing Decline
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Notice bibliographique
Résumé
The exodus of manufacturing jobs from industrialized cities has increasingly altered the way municipalities plan and cope with buildings and areas that once served as industrial and economic centres. Now these often derelict and costly structures sit as an eyesore in many communities which experience symptoms of post-industrialism. The practice of adaptive reuse is a unique concept of city building, where demolition and traditional brownfield redevelopment have been common practice. Though an already established method, adaptive reuse is becoming increasingly popular due to a greater intensity to protect heritage, reuse materials and structures, and offer unique architectural spaces, there has been a demand to reuse former industrial buildings for other uses such as commercial and recreational spaces. To achieve this, there must be sufficient policy in place to incentivize and mitigate the increase cost and risk which are usually associated with this type of development. This article will focus specifically on Ontario, Canada, and the current Official Plans of all 51 of the province’s cities, and how they are addressing adaptive reuse in former industrial areas and unique ways in which they address this problem. A content analysis of the documents showed that there is a wide difference in reuse contextualization and suggested policy directives. However, Cities in Ontario have proposed that affordable housing, intensification, revitalization in the urban core, and creating spaces for creative and vibrant industries can be addressed by the promotion of reuse in the community. For those with strong industrial history, the applicability of reuse allows for communities to preserve their industrial heritage, while at the same time shift uses to the new economy.
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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 | 0,000 | 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 découle