Short-term Gain And Long-term Pain: A Case Study Of The 2015 Toronto Pan American Games And \nThe Union-pearson Express
Notice bibliographique
Résumé
Mega-events have been credited with being catalysts of urban regeneration and accelerating infrastructure development. Staging a mega-event not only requires significant investment in event-related facilities but also usually necessitates upgrades to transportation infrastructure. This paper broadly examines the role of mega-events in fast-tracking urban improvements as well as the ramifications of accelerated development on cities. In particular, it discusses how the 2015 Pan American Games held in Toronto fast-tracked the completion of the Union-Pearson Express, a rail link connecting the city's downtown and primary airport, after the project had been stalled for years. This case study reveals the tensions between the long-term planning goals of the host city and more short-term demands for mega-events. The Union-Pearson Express is criticized for being inconvenient, inaccessible and over-priced, resulting in adverse impacts on the environment and human health and not doing enough to encourage public transportation. This paper contends that the Union-Pearson Express offered short-term gain associated with the Pan American Games that fails to address the long-term transit and other needs of the Greater Toronto Area. It is very much short-term gain for the price of long-term pain.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».