A Comparative Analysis of Short-Term Rental Regulations in Six Alberta Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
Once limited and relatively unknown, Alberta’s short-term rental (STR) market has, in the past five years, become a frequent discussion topic in news media and municipal council chambers alike. Facilitated by the arrival of online platforms, such as Airbnb, the now-thriving STR market is viewed as an economic boon by some, but has also stoked longstanding debates about housing access and resident liveability, provoking newer complaints of anti-competitive behaviour, as well as general calls for regulatory intervention. In the context of limited research on Alberta’s STR market (and its regulation), this paper presents a comprehensive overview and analysis of regulatory frameworks for STR activity in six Alberta municipalities, alongside an assessment of pertinent provincial measures. The aim of the review is two-fold: (1) to gain an understanding of the nature and extent of regulatory efforts across a range of local contexts that, together, constitute a representative picture of the overall market in the province; and (2) to ascertain the extent to which these approaches are both effective and appropriate, based on what can be discerned about local context, market dynamics, policy objectives, and current and emerging issues. We argue that while some jurisdictions appear to have fared better in implementing generally appropriate and effective measures, all local authorities, in addition to the province, have considerable room to improve their framework. We draw particular attention to ensuring regulations are developed in response to local issues, reflect the actual and projected state of the market, contain clear and measurable objectives aligned with broader community strategies, and invite ways for local authorities to leverage the power, insights, and resources of platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 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 tête enseignante, 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 ».