Evidential approach to affordable housing programme development: an Ontario case study
Notice bibliographique
Résumé
Housing affordability is a global crisis. UN Habitat estimated in 2020 that 80% of global cities do not have affordable housing options for the majority of their population; the World Economic Forum estimates a need for an extra two billion homes over the next 75 years (96,000 completions per day). The Canadian Centre for Housing Rights points to a confluence of economic, social and governmental factors created today’s homelessness and affordability issues. In Q3 2022, The Royal Bank of Canada reported that 62.7% of Ontarians' household income goes towards the cost of home ownership, skewed by 85.2% in Toronto. Traditional affordable housing models aren’t working. A 2023 Ontario regional affordable housing feasibility study provided the opportunity for a new approach. Independent analysis of open-source evidence, with risk evaluation and allocation, demonstrated the local applicability of two decades of international lessons of affordable housing projects. It provided an objective approach that serves the health of tenants and the wider community. In challenging preconceptions, it showed that a capability-based infrastructure development planning approach would be most suitable for affordable housing projects. Furthermore, it found that an enterprise-wide, transparent and outcomes-focussed governance structure is essential to successful risk allocation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».