Street Network Morphologies: On the Characterization and Quantification of Street Systems. A Case Study in Montréal.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims at understanding the spatial dynamics of the street system in residential sectors of Montréal. Different periods of development have produced street networks displaying a diversity of characteristics and configurations. Yet all these different pieces are spatially interconnected implying that they are part of a functional whole. In the course of the historical evolution of the city the new pieces of the network are connected to pre-existing rural roads from which they often stem. However, while responding to a set of internal functional rules and technical requirements, the street system does not deploy in autarchy. Rather, it is integrated within a broader spatial framework comprised of natural and human-made features such as the hydrographic system, the topography, the agricultural allotment system and in more recent times, of components of technical systems such as canals, railroads and high-capacity transportation infrastructure. By delving into the differing street networks geometries as well as into the barriers and boundaries that spatial discontinuities, the project sets about identifying the “parts” in order to understand their inner characteristics as well as the modalities of their articulation to the “whole.” We hence define neighbourhoods as areas predominantly residential which exhibit some degree of internal homogeneity in regards to block geometry, street network configuration and refer to these areas as “morphological neighbourhood areas,” or simply, MNAs. A variety of quantitativea and qualitative methods are mobilized with the purpose of delimiting MNAs in the Island of Montréal. Subsequently, with MNAs as our unit of reference, a classification of urban neighbourhoods is proposed based on quantifiable spatial properties of the urban tissue, which include attributes pertaining local street network geometries, and part-to-whole topological relationships.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».