Lessons from America: The role of business improvement districts as an agent of urban regeneration
Notice bibliographique
Résumé
The government intends to bring out new legislation in 2004 to enable cities to set up Business Improvement Districts (BIDs). These were introduced in Canada in the 1970s but have been most commonly adopted in the USA during the 1980s and 1990s. There are wide variants in terms of scale, budget, role, power and mission, and so BIDs have the advantage of being easily tailored to fit local conditions. In essence they represent a voluntary tax that local businesses impose on themselves, administer themselves and spend themselves. The money is typically spent on combating crime, providing a clean, attractive environment and promoting the local economy of the neighbourhood. BIDs are primarily though not exclusively found in retail areas where businesses have a clear interest in improving the appearance and safety of an area. This paper highlights what can be learned from the American experience of BIDs in terms of scale, scope, strengths, weaknesses and lessons for the implementation of BIDs in the UK. The paper uses secondary research and is the result both of findings derived from American analysis of BIDs and from detailed reading of the websites of a cross section of BIDs across the USA.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».