Notice bibliographique
Résumé
Change of status 10 3.3 Amalgamation 2 0.7 Incorporation 2 0.7 Total 302 100.0 Note: Percent totals may not equal 100 due to rounding.Source: Statistics Canada (2021).Historically, municipalities of all types (e.g., town, city, rural municipality, and so forth) have participated in annexation.Most often, annexation reflects a growing urban community acquiring land from an adjacent rural municipality.Geographically, approximately 25% of all annexations in the dataset occurred within the general vicinity of Saskatchewan's two largest cities, Saskatoon and Regina, with a nearly even split between the two.The majority of annexations, over 70%, occurred in rural communities with a population, generally, of 10,000 people or less. 2 The existing body of literature covering annexation is relatively thin com-to the extensive catalogue of planning-related research, and what does exist is largely American focused.Edwards (2011) details several historical and contemporary motivations for municipal annexation in an American context.Reasons include offsetting the fiscal implications of residents leaving central cities for the fringe, capturing new tax revenues, providing for growth in an orderly manner complete with good land-use planning principles, preventing fragmentation of metropolitan areas, providing urban services to rural areas, and annexing for political and racial motivations.In Canada, Agrawal et al. (2021) found that the motivations for annexation are generally related to the goal of growth, as they include some of the following reasons: expanding and diversifying municipal revenues, anticipating largescale development, banking land, creating strategic buffers, and enabling joint planning and cooperation.This is consistent with Meligrana (1998), who found annexations in Canada to be based on urbanization and urban development pressure.In Ontario, Meligrana (1998) found that the provincialTable 5.2 Summary of Case Study Municipalities Municipality
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».