Municipal Regulation of Short-term Rentals in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
From 2015 to 2018, revenue from short-term rentals in Alberta grew from around $8 million to $151 million (Canada 2019d). This increase in market activity has been facilitated by the popularity of platforms like Airbnb. As this marketplace grew, concerns mounted about the negative aspects of these transactions and policymakers have been called to regulate. In this capstone, the short-term rental regulations are examined for six Albertan municipalities: Banff, Calgary, Canmore, Edmonton, Fort McMurray and Jasper. These jurisdictions were chosen to provide a snapshot of regulatory approaches across the province and because they face unique challenges with respect to vacancy rates, tourism, geographic location and population. To simplify the analysis, the regulations are categorized by the issues they are targeted to resolve: Housing Prices and Supply, Neighbourhood Preservation, Competitive Fairness and Safety. It is important to note that despite this categorization, many of the regulations within categories overlap and compliment regulations from other categories. None of the jurisdictions examined in this analysis have banned short-term rentals, but Banff, Canmore and Jasper are considerably more restrictive than Calgary or Edmonton. Fort McMurray does not have any regulations that pertain to short-term rentals. Recommendations for improving municipal short-term rental regulations include not missing revenue generating opportunities from short-term rental platforms, proactively enforcing regulations and ensuring that regulations match the problems faced by the municipality. To stay relevant and effective, municipalities need to revisit their short-term regulations often.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».