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Enregistrement W6921089937 · doi:10.6084/m9.figshare.22564160

Finding Mutual Benefit in Urban Development

2023· article· en· W6921089937 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipGovernment (linguistics)StakeholderRelevance (law)UnderwritingUrban planningSpace (punctuation)Set (abstract data type)Public policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public and nonprofit agencies struggle to compete for space in cities as development pressures and unaffordability intensify. We have identified a potential solution in creative mixed-use projects: ad hoc, cross-sectoral partnerships to develop mixed-use buildings involving a public or nonprofit use. We built our analysis on a census of 54 projects in Toronto (Canada), interviews with 24 stakeholders, and a rich data set of secondary sources. We traced the emergence of this approach in Toronto over 2 decades, mapping its geographical expansion, stakeholder diversification, and the various mutually beneficial spatial arrangements of buildings. Building on the theory of collaborative advantage, we analyzed the motivations behind cross-sector partnered ventures, finding a gradual shift from resorting to partnership in reaction to obstacles to partnerships strategically designed to pool together land, resources, and support for development. Third, we highlight here the role of champions in underwriting risks and the limits of relying on market solutions for social purposes. We conclude by discussing the relevance of collaborative city-building in land-constrained North American planning contexts. Government agencies, nonprofit organizations, and developers alike can benefit from creative mixed-use partnerships, which unlock access to land, resources, development capacities, and community support. Contrary to popular perceptions, intentional separation of nonprofit and for-profit uses can be mutually beneficial. Despite the one-off nature of creative mixed-use development, it can be propelled by an initial cohort of successful partnerships and landmark projects. Limited-time leases, insufficient organizational capacity, and low market demand hinder its implementation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,035
Communication savante0,0130,014
Science ouverte0,0020,030
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,223 · 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'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
Publié2023
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Résumé présentoui

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