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Enregistrement W2337831897

Understanding Complete Streets: How do Professionals Define a Complete Street Project?

2016· article· en· W2337831897 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Winters, Raktim Mitra, Nancy Smith Lea, Paul Hess

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 95th Annual MeetingTransportation Research Board · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringTransportation planningProcess (computing)Land-use planningAmbiguityLand useEnvironmental planningGeographyComputer scienceEngineeringCivil engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Complete Streets movement has become popular throughout North America. Although the concepts and overall objectives of a Complete Street are becoming increasingly recognized in the field of transportation planning, some ambiguity exists when defining such projects based on the existing built infrastructure (e.g., bicycle lanes, road diet). This research presents data gathered from transportation planning experts working at municipalities and regional municipalities across the Greater Golden Horseshoe Region in Ontario, Canada. Using a focus group discussion as the basis of the authors' analysis, they attempt to understand how a Complete Street can be defined at the project level as well as what factors may influence this definition. The findings show that the definition of a Complete Street can be largely dependent on contextual sensitivities including surrounding land use, roadway typologies, age and maturity of a road, and the quality of roadway infrastructure implemented with right- of-way (ROW) upgrades. The planning process is also important. Considerations relating to a ROW’s feel, function and form as well as the age, mode and mobility of the road users can be taken into account to define a Complete Street. These findings will improve the knowledge and awareness among transportation planners within (and beyond) the region regarding how a Complete Street project’s built form can change in response to various urban land use contexts, as well as planning priorities and processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,274
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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