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Enregistrement W7034184162

From Suburban to Urban: Increasing Density and Housing Adaptability via Small-Scale Infill Development in Medium Sized Cities.

2023· dissertation· en· W7034184162 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfillAdaptabilityNeighbourhood (mathematics)PopulationVariety (cybernetics)Real estateScale (ratio)DemographicsSubdivision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract
\nThe combination of the drastic rise in housing prices and the post-pandemic emergence of 
\nremote work, has resulted in population migration from densely populated urban centres to 
\nsmaller scale suburban communities across Canada. These communities have faced the challenge 
\nof dramatic population growth alongside unprecedented increases in real estate prices.
\nOne such community that has experienced an influx of resident migration post 2020 is 
\nBrantford, Ontario, located approximately one hour from Toronto. A challenge for Brantford as 
\nwell as other suburban communities is how to integrate new housing into existing infrastructure 
\nwhile continuing to provide a variety of housing options for its population.
\nIn response to population growth, cities often resort to developing single-use dwelling types 
\nthat respond to narrow demographics and static stages of life. Examples of this are large single 
\nfamily homes, townhouses and condominium towers.
\nIn response to the limitations of these common strategies, this thesis will investigate the ability 
\nof centrally located original neighbourhoods in medium sized cities to absorb population growth 
\nvia small scale infill development. Brantford’s historic Holmedale neighbourhood will serve as 
\nthe location for this investigation as well as a template for similar neighbourhoods in comparable 
\nOntario cities. The main objective of this investigation is to create building prototypes 
\nthat increase density, mixed-use possibilities and housing options in low density residential 
\nneighbourhoods, as a strategy to increase affordability and residential density. The proposed 
\nprototypes will also endeavour to address the need for adaptive re-use to accommodate ever 
\nevolving neighbourhood demographics.
\nTo support the feasibility of the prototypes, this thesis will employ a variety of methods. 
\nIt will begin with a brief synopsis of Ontario’s housing crisis, accompanied by reviews of 
\ntopical literature, common housing typologies and development strategies. Following this, 
\nthe research will investigate target demographics and identification of neighbourhoods that 
\nare best suited for densification. Subsequently, an investigation of design parameters will be 
\nconducted to understand constraints and resultant design opportunities. Once parameters are 
\ndefined, the thesis will illustrate the design of six prototypes and explain their features. To 
\nenhance the credibility of these design proposals, a study in resultant densification statistics 
\nwill be investigated, demonstrating the ability of the prototypes to absorb population growth 
\nin Brantford. The applicability of the prototypes will be tested in similar neighbourhoods in 
\nCambridge, Kitchener and Guelph demonstrating their adaptability to a variety of locations 
\nexperiencing similar housing challenges. Finally, the research will assess the financial feasibility 
\nof multiple prototype variations, demonstrating their capacity to provide a greater variety of 
\nfinancial options that enhance affordability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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