Benchmarking, Planning, and Promoting Transit- Oriented Intensification in Rapid Transit Station Areas: Project Key Indicators
Notice bibliographique
Résumé
As population and employment in the Greater Golden Horseshoe (GGH) region increase, there is a need to continue investing in rapid transit infrastructure to connect people and jobs, reduce harmful greenhouse gas emissions from transportation, and ensure that congestion does not negatively affect Ontario’s economic growth. But for rapid transit to have a meaningful impact on shaping travel patterns in the region, new and existing rapid transit infrastructure projects must be integrated with land use planning to promote transit-oriented development (TOD). TOD can offer a number of quality of life benefits for individuals, and for planners and policymakers, TOD is a great way to maximize the return on investment from existing and new rapid transit infrastructure. However, there cannot be a one-size-fits-all approach to TOD in the GGH. With more than 400 rapid transit stations either in existence or in various stages of planning, there is considerable diversity in station area contexts throughout the region. The present project develops and applies an innovative planning tool that distils station area characteristics into a typology of similar station types. Next, this tool is applied to benchmark TOD in present and future rapid transit station areas in the GGH, identifying TOD performance and contrasting this performance with existing and proposed policy and planning to identify areas that can benefit from more targeted interventions. Finally, the project uses the information from the typology to perform a detailed case study of the Hamilton A-Line and B-Line LRT.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».