Churn and change along commercial strips: Spatial analysis of patterns in remodelling activity and landscapes of local business
Notice bibliographique
Résumé
Commercial strips are common within metropolitan regions throughout the world and particularly within Canada and the USA. Planners have identified these linear clusters of commercial land use as a form of auto-oriented sprawl on the one hand, and as fertile ground for local independent businesses on the other. Despite the rapid churn of businesses in a number of gentrifying central cities, few studies have examined the distribution or cumulative impacts of commercial remodelling or its relationship to larger scale urban transformations. In this research, we demonstrate methods used to identify spatial patterns in central city remodelling activity. Getis Ord Gi*, also known as hot spot analysis, is used to identify clusters of reinvestment activity associated with locally owned restaurant and retail businesses. Associations with differences in urban form are observed, including clustering of independently owned restaurant and retail businesses along areas of commercial strips with smaller lots. Theories on the location of clusters in older buildings are also tested, with mixed results. In addition, we use a Redevelopment Impact Index to capture the degree of external modification to commercial buildings and the nature of changes in building usage. Point density analysis is used to identify areas where commercial remodels are likely to add up to entertainment and leisure zones. The results of statistical tests show some association between proximity to the restaurant and retail clusters and new, mixed use development. Thus, we illustrate methods of examining emerging landscapes of local restaurant and retail business and their relationship to larger scales of redevelopment. This methodology has applications in the study of incubation and retention of local businesses, land use planning and redevelopment along commercial strips, and gentrification studies.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».