Smart growth and sustainable development: Challenges, solutions and policy directions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we focus on the issues related to development densities that emerged from our study of sprawl and development issues in three regions of British Columbia, Canada. We chose to focus on this aspect of the smart growth agenda because, while many of its other elements enjoy wide support across social interests, the goal of achieving a higher density urban fabric is highly controversial. We proceeded by collecting data on development densities and 13 indicators of potential benefits in 26 municipalities. The results suggest that the density of communities is associated with efficiencies in infrastructure and with reduced automobile dependence, with the ecological and economic implications which flow from that. However, it does not necessarily correlate with greater affordability of housing or more access to green space. In fact, if anything, we discovered a negative relationship between housing affordability and green space per capita and higher land use densities. In a second stage of the research, we conducted a qualitative analysis of a subset of six municipalities and identified key policy issues for moving ahead with the smart growth agenda. The paper concludes with a discussion of the policy issues that emerged from these case studies.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».