(Re)creating Boundary Lines: Assessing Toronto's Ward Boundary Review Process
Notice bibliographique
Résumé
When Toronto's Ward Boundary Review (WBR) began in 2013, the city's 44 wards varied widely in size, ranging from 45, 000 to 90, 000 residents. The WBR’s multi-year process was designed by staff and led by consultants, with ample opportunity for involvement by councillors. The final ward boundaries were approved in November 2016 without significant deviation from those recommended in the consultants’ report. The result was the addition of three new wards. Assuming there are no successful appeals of the decision, the new ward boundaries will be in place for the 2018 election. The ward boundary review raised significant questions about the regularity by which such reviews should be held, the role of city councillors as participants and decision-makers in the process, and the relationship between the WBR and a future governance review. This paper sets out the contested legal terrain within which the City of Toronto’s WBR took place and assesses possible next steps, including the grounds for a possible Ontario Municipal Board appeal. Ultimately, the paper concludes that wards are but one important component of municipal representation and governance.
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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 | 0,117 | 0,435 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».