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Enregistrement W7010089740

Growing Pains: Exploring the implications of Urban Vertical Growth on Emergency Fire Service delivery in Toronto, Ontario

2018· other· en· W7010089740 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Plan (archaeology)Service delivery frameworkEmergency responseIncident managementGeographic information systemUrban planningEmergency managementFocus group
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-rises have become second nature in today’s urban landscape, and Toronto is no exception. With defined geographical borders, the only place for new growth is up. While the growth is supported by Toronto’s Official Plan (2015), the shift to vertical growth has created issues for emergency services. One of these issues is in changes to response times because once firefighters arrive at the building; they must travel vertically to the site of the incident with all the equipment needed to respond to the emergency. This report examines how urban planners can help mitigate the risks posed by the Toronto Fire Services’ vertical growth challenge in the City of Toronto through the examination of three questions; (1) How is the delivery of emergency services by Toronto Fire Services (TFS) affected by vertical growth in Toronto?, (2) To what extent is there a difference between the provision of Fire Services in single detached homes (low density) and high-rise developments?, and (3) What planning solutions can be implemented to help Toronto Fire Services to continue to provide the public with the best service possible? This research utilized a mixed method approach examining case studies of other cities to examine potential planning solutions, Geographic Information Systems analysis to examine the impact of high-rises on the travel times of Fire Service apparatus’ using the NFPA standard four minute travel time, and an estimated vertical response time of two minutes, and interviews and focus groups with City of Toronto personnel to assess how the delivery of services has been impacted by vertical growth. Case study analysis revealed a number of lessons that the City of Toronto and TFS may consider. These include interdivisional collaboration amongst Toronto’s many divisions, and the inclusion of Fire Service in major planning documents (something not found in Toronto). GIS analysis found that with the current standard all residences can be reached within the four minutes. However, when the vertical element is accounted for a significant difference appears for high-rise buildings outside of the downtown core as the traditional suburbs of Toronto turn to densification in the form of high-rises while relying on stations placed for low density. Interview discussions found that many of the issues facing TFS are not a result of the physical high-rise structures themselves, but the ancillary impacts of the buildings, namely the number of people who have occupied them and spill out into the street network on a daily basis as well as a lack of proactive conversations surrounding developments and construction, and the narrowing of streets to make way for multi-modal transportation for those now populating the city. Based on the focus group and interviews a series of conversations were identified as necessary to mitigate the impacts of vertical growth, some of which have already begun. These include conversations around resource allocation, communication with the public, City, and Province, and systemic change to how residents view high-rise buildings, and the cost of densification. This report presents five recommendations for Planners to consider in their own work to mitigate the vertical challenge for Fire Services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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