Forecasting Employment Growth Along the GTA West Corridor: A Spatial Approach to Planning and Applied Policy Research
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research paper is to forecast employment based on the suitability of available land (supply) along the proposed GTA West Corridor (demand), a highway which links the existing highways within the Greater Toronto Area (GTA). The theoretical framework and proxy sites establish the relationship between employment land uses, highway exits and interchanges (impedance). Using Spatial Analyst tools, the 2019 Land Cover data is analyzed (Step A) to identify the 'Whitebelt/Excess lands’ by each municipal jurisdiction which assesses that Caledon (9,800 ha) has the highest followed by Municipality of Halton Hills (7,000 ha), Brampton (4,900 ha), Milton (4,800 ha), Vaughan (4,700 ha), Mississauga (1,000 ha) and King (8 ha). Suitability Model (Step B) is executed converting the vector data to raster data, and considering the Euclidean distance criteria from the highway, exits and interchanges. The total identified suitable employment lands along the corridor is 5,482 ha towards employment use, out of which 2,473 ha is in primary, 1,733 ha in secondary, and 1,276 ha in tertiary distance from the proposed highway, exits and interchanges. The forecast model (Step C) estimates 87,800 jobs (Scenario #1), 58,400 jobs (Scenario #2) and 29,000 jobs (Scenario #3), in line with the regional/municipal employment density targets and achieve desired employment activity by 2031. These results help policy makers in identifying the strategic direction towards the economic benefit that can be achieved by designation of employment lands (highly recommended with special policies to limit the land use conversions) along the proposed highway corridor.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».