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Enregistrement W4415526621 · doi:10.1080/01944363.2025.2563532

Legislating Gentle Density From Above? Learning From the Divergent Outcomes of Three Small-Lot Densification Modes in California

2025· article· en· W4415526621 sur OpenAlexaff
Jake Wegmann, Karen Chapple, Andrew Wofford

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Planning Association · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Housing and Community Development
Mots-clésWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem, research strategy, and findings As single-family zoning repeal spreads, the central questions are shifting from whether to do it to whether it is effective and under what circumstances. In this study we compared three recent efforts toward small-lot densification in California: statewide deregulation of accessory dwelling units (ADUs), legislation facilitating lot splitting, and San Diego’s Bonus ADU program. Using a dozen key informant interviews, a survey of municipalities, the economic analysis of prototypical housing developments, and geospatial analysis, we identified the local and contextual factors that have allowed ADU deregulation and bonus ADUs to succeed while lot splitting falls flat. We discuss here the tensions between the ADU ideal, where the homeowner is the change agent, and the missing middle ideal, where it is understood that small developers will be the implementers. ADU reform unlocked latent demand and capability for homeowners to add to their properties; this created a virtuous cycle in which a supportive industry sprang up to assist them. By contrast, lot splitting has failed thus far because it is designed to be implemented by homeowners, who usually lack the ability to take on large, complex projects. San Diego’s Bonus ADU program has had a strong start in part because, despite its name, it is designed to be used by small, professional developers. A limitation of the findings is that follow-up legislation could make lot splitting more successful than it has been, as happened with ADUs; conversely, San Diego recently placed some restrictions on the Bonus ADU program, which may moderate its impressive production figures.Takeaway for practice Policymakers and planners need to be clear about whether there is alignment between the goals of a given small-lot densification policy and the capacity for those intended as the change agents to carry it out.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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