Contextualizing the Growth Plan: The Intersection of Regional Growth Management Planning and Smart Growth in a Suburban Region
Notice bibliographique
Résumé
The paper explores how regional growth management planning legislation and policies are rolled out on the ground at different levels of government in Ontario using the Region of Peel as a scenario. Further examined are the challenges associated with suburban sprawl and Ontario’s response to addressing these challenges through the concept of smart growth to create complete communities, which became the underlying ideology of Ontario’s first regional growth management policy framework The Growth Plan for the Greater Golden Horseshoe, 2006. A review of Ontario’s top-down planning system is undertaken to understand how municipalities make planning decisions to address the location and density of growth from the Province down to municipalities. The Region of Peel is reviewed along with the Official Plans of its lower-tier municipalities as a means of examining how upper-tier municipalities assist in coordinating growth amongst their lower-tier municipalities. Through first person interviews and secondary research, it uncovered that the Region of Peel has a limited role in the development process. My review indicated two potential explanations for the Region’s limited role in the development review process which has affected its ability to enforce characteristics of complete communities in new developments. To help facilitate and encourage the development of complete communities through the development process, the Region of Peel implemented the Healthy Development Assessment (HDA) which provides recommendations during the development application process to create developments that are pedestrian-friendly, transit-supportive and have a mix of uses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».