Suburban growth in the Toronto CMA, 1996-2016: A Case of Johnny Town-Mouse and Timmy Willie
Notice bibliographique
Résumé
This report addressed three questions: \n \n1.\tWhat proportion of Toronto residents live in suburbs, and what is their distribution? \n2.\tHow has this proportion and distribution changed over time? \n3.\tAre local growth management policies achieving their targets and objectives in Toronto? \n \nTo help answer these questions, proven methods to describe population distribution were employed using data from the Statistics Canada Census for 2016, 2006 and 1996. The results classified all 1,151 census tracts in the Toronto Census Metropolitan Area (CMA) as either active core, transit suburb, auto suburb, or exurb. \n \nActive cores and transit suburbs were generally considered to be locations of more sustainable development. In these locations, higher proportions of commuters walked, cycled, or used some form of transit. Auto suburbs and exurbs were generally considered to be locations of less sustainable development. In these locations, higher proportions of commuters drove personal vehicles and population densities were lower. \n \nPolicies from the Growth Plan for the Greater Golden Horseshoe emphasize intensification and compact development. Despite a slowed growth rate, auto suburbs account for the same proportion of CMA population in 2016 as they did in 1996. Their large volume makes for slow work to decrease their proportion. For every success where an auto suburb in 1996 became an active core (Newmarket Centre) or transit suburb (Etobicoke Centre or Scarborough Centre) for 2016, scores of other examples exist where greenfield lands in exurban areas were developed and became auto suburbs – from Milton, Oakville, and Brampton to Vaughan, Markham, and other municipalities. \n \nGrowth in transit suburbs was primarily experienced along major transit corridors in the inner suburbs of the City of Toronto while growth in active cores was primarily expressed as an expansion of the CMA core area. The stark lack of active cores, and even transit suburbs, outside the City of Toronto demonstrates an ineffectiveness of plan policies promoting suburban transit-oriented development to date. Perhaps a review of census data in 2021 will reveal improved results.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».