Balancing Supportive Housing with Civic Engagement Balancing Supportive Housing with Civic Engagement
Notice bibliographique
Résumé
The opinions expressed in this or any paper published by the Centre for Urban and Community Studies do not necessarily reflect the views of the Centre, or those of the University of Toronto. Centre for Urban and Community Studies • University of Toronto • www.urbancentre.utoronto.caBalancing Supportive Housing with Civic Engagement iii Executive Summary “Ugly, ” “terrible, ” “offensive”: these are some of the many words used by citizens, housing agencies, and city staff to describe public meetings involving the development of supportive housing for psychiatric survivors. The lengthy and heated conflicts that arise during consultation present challenges that must be addressed, such as discrimination against psychiatric survivors and the expense of Ontario Municipal Board hearings. This report examines Toronto’s consultation practices to identify what contributes to conflicts between community members and housing providers, and suggests changes to the planning process to help overcome these conflicts and encourage the development of supportive housing. Two of Toronto’s current priorities are to develop more affordable and supportive housing, and to improve citizen engagement in the planning process. Unfortunately, these two priorities often
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».