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Enregistrement W4362634992 · doi:10.1080/01944363.2023.2170908

Finding Mutual Benefit in Urban Development

2023· article· en· W4362634992 sur OpenAlexafffundabout
Yinnon Geva, Matti Siemiatycki

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Planning Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGeneral partnershipStakeholderBusinessGovernment (linguistics)Public relationsMarketingPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem, research strategy, and findings Public and nonprofit agencies struggle to compete for space in cities as development pressures and unaffordability intensify. We have identified a potential solution in creative mixed-use projects: ad hoc, cross-sectoral partnerships to develop mixed-use buildings involving a public or nonprofit use. We built our analysis on a census of 54 projects in Toronto (Canada), interviews with 24 stakeholders, and a rich data set of secondary sources. We traced the emergence of this approach in Toronto over 2 decades, mapping its geographical expansion, stakeholder diversification, and the various mutually beneficial spatial arrangements of buildings. Building on the theory of collaborative advantage, we analyzed the motivations behind cross-sector partnered ventures, finding a gradual shift from resorting to partnership in reaction to obstacles to partnerships strategically designed to pool together land, resources, and support for development. Third, we highlight here the role of champions in underwriting risks and the limits of relying on market solutions for social purposes. We conclude by discussing the relevance of collaborative city-building in land-constrained North American planning contexts.Takeaway for practice Government agencies, nonprofit organizations, and developers alike can benefit from creative mixed-use partnerships, which unlock access to land, resources, development capacities, and community support. Contrary to popular perceptions, intentional separation of nonprofit and for-profit uses can be mutually beneficial. Despite the one-off nature of creative mixed-use development, it can be propelled by an initial cohort of successful partnerships and landmark projects. Limited-time leases, insufficient organizational capacity, and low market demand hinder its implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0090,034
Communication savante0,0140,018
Science ouverte0,0020,029
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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