Leaving the city Towards a better understanding of contemporary counterurbanisation in southern Ontario
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 a accéléré la tendance à la contre-urbanisation, provoquant un exode important des grandes villes vers les municipalités rurales et les petites villes. Cette étude examine les moteurs et les impacts contemporains de la contre-urbanisation dans le sud de l’Ontario, au Canada, en se concentrant sur la relation entre ce changement démographique et le développement exurbain. L’étude utilise une approche mixte, combinant une analyse statistique des données du recensement et des entretiens avec des professionnels de la planification locale. Les résultats révèlent que la pandémie a amplifié les facteurs d’attraction et de répulsion préexistants, poussant les habitants de la région du Grand Toronto à rechercher des logements plus abordables, un mode de vie plus calme et l’accès à des équipements naturels dans les communautés exurbaines. L’afflux de nouveaux résidents a entraîné une croissance rapide et des pressions en matière de développement, ce qui a eu un impact sur l’accessibilité des logements, la capacité des infrastructures et la dynamique des communautés. L’étude souligne la nécessité de politiques de planification proactives, d’un engagement communautaire efficace et d’une collaboration entre les différents niveaux de gouvernement afin de garantir une croissance durable et équitable dans ces communautés. L’étude contribue à une meilleure compréhension de la contre-urbanisation et de ses implications pour la planification régionale et le développement à l’interface urbain-rural.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".