How elements of the inner city environment can be developed to promote liveability
Notice bibliographique
Résumé
New Zealand is one of the most highly urbanised countries in the world with well over 87 per cent of us living in 138 recognised urban centres, yet the number of people residing in inner city areas is proportionally very low. Householders have been exercising their preference for suburban or rural areas by opting for low density suburban environments. It is widely agreed that productivity and sustainability increase when people aggregate in the inner city, however there is a perceived trade-off between the density and liveability of an area. Achieving liveability in the inner city is concerned with reducing the pressures which emerge from higher population densities. Promoting inclusive societies, revitalising underutilised cityscapes, ensuring accessibility and fostering sense of place, are all elements essential to achieving liveable communities. The rebuild following the 2010 and 2011 Canterbury earthquakes provides Christchurch with an opportunity to shape a more environmentally sustainable, economically vibrant and liveable city. This research involves undertaking a case study of current inner city liveability measures and those provided for through the rebuild. A cross-case analysis with two of the world’s most liveable cities, Melbourne and Vancouver, exposes Christchurch’s potential shortcomings and reveals practical measures the city could implement in order to promote liveability.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».