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Enregistrement W4241096208 · doi:10.32920/ryerson.14653365

Informing the informal: visualizing laneway housing and increased density in Toronto

2021· preprint· en· W4241096208 sur OpenAlexaffabout
Samira Behrooz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)ZoningAffordable housingPublic housingPopulationBusinessEconomic growthEconomic geographyGeographyDemographic economicsSociologyEconomicsCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toronto is growing and attracting new population. Given that housing is a basic human need, Toronto’s population growth indicates a rising demand for housing. Meanwhile, spatial polarization of income is increasing in the city. Using Hulchanski’s illuminating study outlining those low and middle income households initially lived in the core of the city, near to transit networks and currently they cannot due to the high costs of housing this research investigates the physical and spatial capacity of a Toronto neighbourhood to increase affordable housing close to public transit while maintaining the physical character of the neighbourhood. As a means to address this affordable housing crisis laneway and informal housing is studied and the impact of these on the urban fabric, morphology, of neighbourhoods is studied. This research paper utilizes a mixed methods approach using semi-structured interviews, field research, spatial analysis and mapping, and the development of scenarios to test laneway and informal housing paradigms. This research concludes that: 1) informal housing and laneway housing can increase density while maintaining the physical character of a neighbourhood, 2) Toronto has an under-utilized laneway system that is a missed opportunity to increase density, 3) The current density limit for stable neighbourhoods defined by Toronto’s Zoning By-law is not realistic and there is a potential for increasing density limit while retaining the integrity of neighbourhood character, 4) Four to six storey laneway developments can create a new distinct character in laneways without changing street character.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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