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Enregistrement W6901933896 · doi:10.6084/m9.figshare.14807190

Towards smart regional growth: institutional complexities and the regional governance of Southern Ontario’s Greenbelt

2021· article· en· W6901933896 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceRegional policyPoliticsRegional planningGovernment (linguistics)Growth managementIntervention (counseling)DecentralizationRegional development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The task of developing regional greenbelts poses multidimensional challenges to policymakers. Unlike their early 20th-century predecessors, these greenspaces incorporate multiple functions including growth management, farmland and environmental protection, and increasing economic competitiveness. This regional and multifunctional approach to greenbelt management involves considerable governance complexities, as an increasing number of policy fields such as economic growth, agriculture, housing, nature conservation, different policy levels and various territorial jurisdictions become involved in policy implementation. However, institutional dimensions of contemporary greenbelt governance are hardly reflected within the literature. This is also the case for the Greater Golden Horseshoe region in Southern Ontario, Canada, where a regional Greenbelt Plan was implemented in 2005. By engaging with institutional perspectives on regional governance, we analyse how the governance of regional greenbelts and smart growth have been influenced by vertical, horizontal and territorial coordination challenges and politics at the provincial and local levels. We conclude that despite provincial government intervention in regional planning, the impact of market pressures, growth coalitions and institutional coordination problems prevent growth management policies from delivering the significant changes promised by the Ontario government.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,158 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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