Exploring the relationship between transit-induced intensification and retail gentrification in a mid-sized Canadian city
Notice bibliographique
Résumé
Over the last two decades, the back-to-the-city movement and a shift in planning ideals towards intensification have spurred a renewed interest in rapid transit systems. Modern rapid transit systems are predominantly developed in tandem with transit-oriented development (TOD) planning principles, which encourage, and often incentivize, compact, mixed-use development in station neighbourhoods. In response to the resurgence of rapid transit systems, a growing body of research explores the relationship between rapid transit systems, TOD planning, and gentrification. This “transit-induced gentrification” research focuses primarily on the impacts of new transit infrastructure and TOD and the often-resulting conditions of unaffordability, displacement, and demographic change. However, we argue that a fundamental component of transit-induced gentrification is missing from the literature, that is, transit’s impacts on commercial businesses. \n\tIn this thesis, we bridge the gap between transit-induced gentrification and commercial gentrification literature by investigating transit-induced commercial gentrification in the Region of Waterloo, Ontario, Canada, following the implementation of a light rail transit (LRT) system. Through a secondary data analysis of an employment survey presented in Manuscript 1, we explored compositional changes inside and outside the central transit corridor (CTC) between 2011 and 2018, and found significant evidence of commercial gentrification, especially in Stage 1 of the CTC, where the LRT is currently operational. In Manuscript 2, we interviewed business owners in Downtown Kitchener and UpTown Waterloo, which reinforced our quantitative findings and provided additional details not captured in our quantitative work. Our interview results also revealed the mechanisms fueling commercial gentrification in the urban cores, including the significant role of LRT construction in accelerating this process, and profiled how business owners have adapted to the demographic and built form changes associated with gentrification. \n\tThe results presented in this thesis are applicable both to the Region of Waterloo, as they begin planning for Stage 2 LRT implementation, and for other mid-sized municipalities considering rapid transit.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».