Why Did the “Missing Middle” Miss the Train? An Actors-In-Systems Exploration of Barriers to Intensified Family Housing in Waterloo Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Missing Middle (MM) housing may be critical to address decreasing housing affordability and to achieve critical density in transit-oriented neighborhoods; however, its production is in decline. We report on a case study of housing development around a new light-rail transit line in the Region of Waterloo, Canada, investigating the puzzle of how a residential building boom coincided with decreasing housing affordability. (2) Methods: Following participatory co-creation and communication of background research characterizing housing demand with stakeholder partners, we created a data narrative arguing that MM housing was desired by residents and profitable for developers and then used it to guide semi-structured interviews with planners and real estate industry stakeholders. Based on these interviews, we developed a qualitative system map and causal loop diagrams that demonstrate interactions between key actors (residents, brokers, planners, developers, and investors) as mediated by boundedly rational real estate demand expectations. (3) Results: Our interviews identify multi-faceted barriers, beyond demand perception, to MM housing development. Systems analysis illustrates how high-density, small-unit high-rise development can become locked in, concurrently locking out MM housing. (4) Conclusions: Our research identifies barriers to MM housing supply by articulating the systemic feedbacks between the planning and land/housing market realms and reveals key leverage points, empowering planners to develop policies that catalyze hoped-for housing market supply responses to increase housing affordability. Based on these findings, we suggest targeted interventions: multi-unit base residential zoning, MM site plan typologies, non-profit and co-op financing, unit-mix requirements, pre-build MM condo purchase by municipalities or non-profits, and MM demonstration projects.
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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) | 0,000 | 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 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 ».