Measuring Neighbourhood Spatial Accessibility to Urban Amenities: Does Aggregation Error Matter?
Notice bibliographique
Résumé
Neighbourhood spatial accessibility (NSA) refers to the ease with which residents of a given neighbourhood can reach amenities. NSA indicators have been used to inform urban policy issues, such as amenity provision and spatial equity. NSA measures are, however, susceptible to numerous methodological problems. We investigate one methodological issue, aggregation error, as it relates to the measurement of NSA. Aggregation error arises when, for the purpose of distance calculations, a single point is used to represent a neighbourhood, which in turn represents an aggregation of spatially distributed individuals. NSA to three types of recreational amenities (playgrounds, community halls, and leisure centres) in Edmonton, Alberta, Canada is used to assess whether aggregation error affects NSA measures. The authors use exploratory spatial data analysis techniques, including local indicators of spatial association, to examine aggregation-error effects on NSA. By integrating finer resolution data into NSA measures, we demonstrate that aggregation error does affect NSA indicators, but that the effect depends on the type of amenity under investigation. Aggregation error is particularly problematic when measuring NSA to amenities that are abundant and have highly localized service areas, such as playgrounds. We recommend that, when analyzing NSA to these types of amenities, researchers integrate finer resolution data to indicate the spatial distribution of individuals within neighbourhoods better, and hence reduce aggregation error.
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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 | 0,059 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».