Urban Land Development and Road Development in Halifax-Dartmouth: A Spatial Analysis Using Parcel Level Data
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines transportation-land use interactions in the Halifax-Dartmouth region. First, it investigates the changing urban form of the region. Then, it examines both directions of the transportation-land use relationship by quantifying the impact of residential land development on road development and the impact of road development on residential land development. The dissertation begins by computing kernel estimates to investigate the decentralization and deconcentration of residential and commercial land parcels, and to examine the segregation of land uses. The results suggest that changes in urban form were a combined result of infill, contiguous, and leapfrog development. Next, univariate and bivariate K functions are estimated to measure spatial dependence within and between the classes of residential and commercial land parcels. The results suggest that residential land parels cluster together, commercial land parcels cluster together, and over time residential and commercial land parcels have become more clustered. With a better understanding of the changes in urban form, the dissertation then examines both directions of the transportation-land use relationship. An ordered probit model is specified where residential land development is a function of either the change in accessibility or the distance to a high-speed road and other explanatory variables. A spatial lag model is estimated where the change in accessibility is a function of residential land development and other explanatory variables. The results of the first model suggest that road development does have an impact on land development. However, the results of the second model indicate that land development does not drive road development. Collectively, the results of both models provide important insight into the transportation-land use relationship. Understanding the direction and strength of this relationship is imperative for making informed policy decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».