The implications of automobile dependency in Abu Dhabi city
Notice bibliographique
Résumé
Global trends indicate that automobile dependency is increasing at a tremendous pace especially in developing countries -much faster than the provision of roadway and transport infrastructure. Furthermore, research shows both car use and ownership tend to increase with economic development and growth. Abu Dhabi City is a typical example of a fast growing (economically, population and wealth) city, where car ownership is growing at an annual rate of 24% and most journeys are made by car. Transport policy makers in Abu Dhabi face an uphill challenge as they try on the one hand to develop a comprehensive multi-modal transport network that includes various elements of mass transit systems and on the other, to deal with an increasing car dependency. The externalities associated with a car dependent society is currently being felt in Abu Dhabi and the region in general, with the rise of congestion, health problems associated with lack of physical mobility, accidents and environment deterioration. This paper assesses the impacts of automobile dependency in Abu Dhabi city, and includes how Abu Dhabi compares with similar international cities, outlines key challenges facing Abu Dhabi while taking into account the unique characteristics of Abu Dhabi; and finally concludes with key recommendations that Abu Dhabi can employ to overcome automobile dependency, in order to realize the long-term aspirations of a world-class city with a well-integrated multi-modal transport system.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».