Planning for Intensifying Suburbs: Analyzing Markham and Vaughan
Notice bibliographique
Résumé
In the North American context suburbs are where the majority of the population resides, as they attract families of all types, provide a variety of housing typologies as well as play critical roles in the economy and fixation of local governments. Though this development trend has been in strong demand for years, cities have become increasingly aware of the negative costs associated with sprawl, which has lead the government of Ontario to adopt smart growth principles. Since this time the government has made significant steps in order to curb sprawl, through the Places to Grow Act as well as the Greenbelt Act, where large masses of land and protected and growth is designated to certain highlighted growth centres. Both Markham Centre as well as the Vaughan Metropolitan Centre are part of Ontario’s growth centres as outlined in the Places to Grow Act. Analyzing literature on suburban intensification as well as plans and policies which have lead to the development of Markham Centre, this paper attempts to answer what the Vaughan Metropolitan Centre will become. The City of Vaughan is primarily a place of low density while also being automobile reliant, therefore the Vaughan Metropolitan Centre represents something completely different than the current landscape and does not belong to an existing area or neighbourhood. Using literature on suburban intensification as well as Markham Centre as an example of having good planning principles, the specific question put toward the Vaughan Metropolitan Centre in this Major Paper will ask if Vaughan’s downtown can be regarded as suitable and appropriate growth?
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».