Notice bibliographique
Résumé
Smart cities are a growing area of scholarship, but they are understudied in the literature in urban planning. This case study of the Sidewalk Toronto/Quayside project offers insights into the smart city planning process and its actors. The public-private partnership between a tripartite government agency, Waterfront Toronto, and an Alphabet Inc. subsidiary, Sidewalk Labs, to plan one of the most significant urban smart city projects in North America, and its cancellation after two and a half years, provides an opportunity to study a smart city project that has not been undertaken anywhere else at this scale. My research examines the Sidewalk Toronto/Quayside smart city planning process through semi-structured interviews, participant observation, and discourse analysis. This dissertation is organized into a three-paper model, informed by three objectives: to contextualize the Quayside project within the history of waterfront regeneration in Toronto, to understand the origins and motivations underpinning the “co-creation” partnership between Waterfront Toronto and Sidewalk Labs, and to trace how the partnership shaped public engagement in the planning process. This research expands smart city planning literature by further illuminating the unique conditions and considerations of smart cities within established planning processes, including waterfront regeneration, partnership development, and participatory planning. Based on my research findings, I make three central arguments. The first is that Quayside represents both a repackaging of established entrepreneurial discourses on Toronto’s waterfront and a new phase of Toronto’s waterfront development in that the project was specifically designed to ensure the organizational longevity of Waterfront Toronto rather than to meet development objectives that were previously prioritized in the corporation’s work. Second, I argue that smart city planning processes are a fraught application for collaborative public-private partnership models given that these models depend on equity and mutual respect between partners, which is difficult to achieve in smart city partnerships where significant resource and knowledge asymmetries exist between large technology corporations and government agencies. Third, I argue that regardless of the scale and volume of public engagement opportunities, a smart city planning process cannot be citizen-centric if participation is directed and facilitated by a private smart city actor.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».