Students in my backyard: locating areas for purpose-built student accommodations near campus
Notice bibliographique
Résumé
The City of Toronto is home to four major universities and over 184,000 post-secondary students, most of whom will need a place to call home. It has become typical for students at urban universities to be housed on campus in student residences for first year, after which most students will seek accommodation in the neighbourhoods closest to campus. There are many factors affecting the ability for students to locate close to campus, of which affordability is at the forefront. The research of this paper is two-fold; locate areas close to each of Toronto’s four university campuses which may accommodate purpose-built student accommodations and refine these areas to identify areas where the development can be delivered as a mid-rise typology. Through intensification capacity modelling, underutilized sites within areas close to campus were identified for their suitability to respond to both city initiatives of providing student housing and finding the missing middle on housing density were identified. Identifying these sites allows for city planners and universities to anticipate the concentration of students in existing neighbourhoods and plan for the effects of ‘studentification’, both as a tension between students and neighbours and for the regenerative effects on the community. Key Words student housing, studentification, mid-rise housing, missing middle, intensification
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».