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Record W7009510196

Employment Land Policy In the Greater Toronto Area from 1950-2020: Chasing Change

2022· dissertation· en· W7009510196 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2022
Typedissertation
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicRural development and sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGovernment (linguistics)Land usePublic policyWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

"En 2019, le cadre de la politique foncière de l'emploi de Toronto a de nouveau changé avec l'introduction par le gouvernement de l'Ontario d'un système dans lequel un ministre sélectionne les terres à protéger contre les conversions à des fins autres que l'emploi. Il s'agit d'une rupture avec les itérations précédentes du plan régional qui énonçaient simplement des lignes directrices pour les gouvernements municipaux. Bien que ce niveau d'implication dans le zonage soit unique à la province, il découle d'une longue série de politiques sur les terrains destinés à l'emploi. Cet article retrace l'évolution des politiques qui ont été et n'ont pas été mises en oeuvre, en remontant aux premiers schémas directeurs des années 1950. Nous cherchons non seulement à comprendre quels étaient les plans, mais aussi pourquoi ils ont été ou n'ont pas été mis en oeuvre et quel est leur impact à long terme.les effets économiques et sociaux ont été. À partir de là, nous appliquons les leçons du passé récent à la façon dont la politique foncière de l'emploi devrait être structurée à l'avenir. En plus de la littérature existante, ce document s'appuie sur des rapports de planification tenus au Bibliothèque de référence de Toronto, ainsi que des procès-verbaux du conseil, des articles de presse contemporains et des mémoires. Ceux-ci ont ensuite été compilés dans un récit linéaire. Entre le milieu du XIXe siècle et la fin de la Seconde Guerre mondiale, la fabrication et la logistique étaient étroitement liées au front de mer, avec un important secteur de bureaux au centre de la ville. Dans les années 1970, la hausse des prix des terrains due à la croissance des industries de bureau, ainsi que l'avènement des grandes autoroutes, des avions-cargos et de la fabrication de bandes transporteuses ont poussé les entreprises industrielles à se déplacer vers les banlieues. Pendant ce temps, la province a introduit un plan régional dans lequel le réseau d'eau de toute la région devait être relié au lac et a mandaté que les municipalités périphériques se développent en continu à partir de la ville principale.Cela a créé une croûte industrielle autour de Toronto qui serait ensuite elle-même enveloppée dans les décennies à venir par des développements résidentiels. Malgré cette tendance, une partie de l'administration de la ville a plaidé pour un doublement de la fabrication au coeur de la ville. Ils établissent des zones réservées à des usages industriels mais l'antiaméricanisme et la volonté de décentralisation empêchent les propositions les plus radicales de voir le jour. Au cours des années 1980, la désindustrialisation s'est accélérée et, à la fin de la décennie, les zones industrielles centrales ont été abandonnées alors que la pression pour utiliser les terres pour les entreprises de la «ÿnouvelle économieÿ» augmentait. Cependant, ces nouvelles entreprises ne s'installent pas toujours dans des sites industriels et de vastes étendues de terres sont laissées à l'abandon sans cadre pour les réaménager rationnellement. Dans le même temps, la croissance démographique a poussé la ville vers l'extérieur et l'étalement est devenu une préoccupation sérieuse. Cela a donné lieu au plan de croissance provincial au début des années 2000, qui visait à contrôler l'étalement et la conversion des terres d'emploi par le biais d'un ensemble de réglementations générales. Cette uniformité ne reconnaissait pas la nature mixte de bon nombre des zones d'emploi qu'elle tentait de protéger, ce que le premier ministre suivant a tenté de résoudre en créant un système à deux niveaux. Cela a été changé une fois de plus par le plan Ford mentionné ci-dessus. Pendant la plus grande partie de l'histoire de Toronto, la politique foncière de l'emploi a tourné autour de la migration industrielle, qui joue encore un rôle majeur aujourd'hui. Toronto a surtout réussi à déménager les terrains industriels à mesure que les zones traditionnelles deviennent non viables, et à intégrer de nouveaux types d'emplois dans le cadre de la politique d'utilisation des sols. Ce succès est en grande partie dû à une volonté de au nom de l'administration pour faire place aux nouveaux modes d'emploi au fur et à mesure qu'ils se présentent. Deux raisons rendent nécessaire le maintien d'une politique foncière d'emploi souple sur le long terme, notamment lorsqu'il s'agit de cibler des usages industriels ; qui sont tous deux des signes d'une économie saine. Tout d'abord, alors que Toronto continue de croître en tant que centre financier, d'entreprise et technologique, l'espace l'inefficacité des entreprises industrielles signifie qu'elles ne peuvent pas concurrencer les entreprises de bureau plus efficaces. En supposant que ces secteurs continuent de croître et que la tendance à ne pas convertir les terrains résidentiels se poursuive,les utilisations de bureaux repousseront continuellement les utilisations industrielles. À moins de saper délibérément les entreprises les plus productives de la ville, l'ensemble standard d'outils de planification ne peut pas arrêter cette tendance de fond, comme cela a été découvert dans les années 1970. Deuxièmement, le changement technologique rendra les sites précédemment établis sont obsolètes, à mesure que les réseaux logistiques sont réorganisés ou que de nouvelles formes bâties deviennent la norme. Cela signifie que le type d'entreprise et l'emplacement changeront toujours, ce qui est une bonne chose. Pour aller de l'avant, intégrer l'hypothèse fondamentale que les terres d'emploi, en particulier industrielles, vont changer est essentiel même si cela va à l'encontre de l'objectif à court terme d'isoler les terres d'emploi contre l'empiétement du non-emploi. Le cadre actuel a théoriquement la capacité de déplacer des terres d'emploi protégées par la province, ce qui est bien, mais on ne sait pas exactement en quoi consiste ce mécanisme."@fre

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.055
Threshold uncertainty score0.398

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractno

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