Understanding continuity in sustainable transport planning in Curitiba
Notice bibliographique
Résumé
The Brazilian city of Curitiba has long been recognised as an exemplary success in urban planning, particularly its sustainable urban transport, with modal splits strongly favouring public transit. Its success was achieved principally through rigorous and detailed planning, beginning in the 1970s, using policy tools that have been described, and sometimes criticised, as technocratic. After 40 years of a quite successful experience in transport planning and implementation, Curitiba, like many world cities, faces new challenges, particularly in the form of metropolitanisation and increased aspirations for citizen participation. In this paper we investigate which policy tools are being used to face these emerging challenges in Curitiba, whether they are the same as those used in the past and which led the city to be a recognised urban transport success case, or different, more flexible and participative tools presumed to be more in tune with the emerging context of metropolitanisation and increased demands for participation. The answer, coming from interviews within Curitiba transport representatives, current literature review and limited comparisons with other successful transport cities of the Americas, suggests a continuation of Curitiba’s proactive format, one which has led to its past successes, with some modest overtures to more interactive and participatory policy tools.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».