Impact of Short-Term Rentals on the Housing Market in Canadian Major Cities
Notice bibliographique
Résumé
The rise of short-term rental (STR) platforms, such as Airbnb, has profoundly affected the housing markets in major Canadian cities, particularly Toronto and Vancouver. This paper explores the multifaceted impacts of STRs, including the reduction of long-term housing availability, increased rental prices, and disruptions to neighborhood stability. Through a mixed-methods approach, the study combines quantitative analyses of STR densities and housing trends (2019–2023) with qualitative evaluations of municipal regulatory frameworks. Findings reveal a direct correlation between the proliferation of STRs and housing affordability challenges, as properties are diverted from long-term leases to more lucrative short-term uses. This trend intensifies pressures on already constrained housing markets and disproportionately affects lower-income residents. The paper examines case studies of regulatory responses, highlighting Toronto’s Municipal Code Chapter 547 and Vancouver’s STR by-law, which attempt to mitigate these impacts through licensing and compliance measures. Despite these efforts, enforcement challenges persist due to resource limitations and regulatory loopholes. Comparatively, smaller municipalities like Victoria and Gibsons have achieved greater success by implementing stricter enforcement and zoning policies, effectively preserving affordable housing while accommodating tourism. This research underscores the need for enhanced enforcement, robust data collection, and more targeted policy designs to address the socio-economic tensions STRs create in urban housing markets. By drawing on successful practices from smaller jurisdictions, Canadian cities can better balance the dual objectives of fostering tourism and maintaining housing affordability.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».