Planning Near-University Neighbourhoods: A case study of Kingston, ON and Ithaca, NY
Notice bibliographique
Résumé
Neighbourhoods near universities, especially those with campuses near the centre of town, merit study for a number of reasons. High concentrations of students in central neighbourhoods and the distinctive housing and lifestyle preferences of students result in certain unusual conditions wherein an area may have low vacancy rates and high land values but declining housing quality and tension between students and permanent residents. Kingston, Ontario, and Ithaca, New York, are home to Queen’s University and Cornell University respectively and are both examples of small cities where a university campus and its attendant near-university neighbourhoods have a central and significant presence in the city. Kingston’s University District and Ithaca’s Collegetown have been the subject of recent urban design studies, and there was a clear opportunity to evaluate these neighbourhoods and their plans. The urban plans for both case studies demonstrated an awareness of the challenges faced by their respective neighbourhoods, and their recommendations would result in greatly improved near-campus areas according to most evaluation criteria. It should be noted that Collegetown is significantly more developed than Williamsville. As such, Kingston faces a much greater gulf between existing conditions and the idealized conditions presented in the Williamsville study, whereas the Collegetown Urban Plan contains significant but mostly incremental improvements in the form of infill and redevelopment of key areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».