A Framework for Measuring Accessibility as a Metric of Quality of Life in Polycentric Cities
Notice bibliographique
Résumé
The concept of quality of life has been an ongoing subject of discussion—both theoretical and empirical—in the field of urban development. There is strong subjective (opinion-based) evidence suggesting the existence of a link between an individual’s perception of their living environment and their quality of life. However, setting up an experimental framework for measuring quality of life is challenging since this type of investigation requires researchers to first answer the question of what factors could impact an individual’s perception of quality of life, in particular those related to neighbourhood development and available services. It is important to note that, if appropriately chosen, factors affecting quality of life as it pertains to land development and land use can serve as metrics for urban developers and municipal planners in building attractive neighbourhoods. This, in turn, will lead to thriving cities/municipalities, and will promote sustainable social and economic development. This thesis presents a methodology to measure the effect of neighbourhood development on the quality of urban life of residents, and assesses the impact of combining objective (quantitative) and subjective (qualitative) variables to evaluate quality of life in select neighbourhoods of a polycentric city (i.e., a city with more than one hub, or sub-centre, of services and activity). A case study that involves four neighbourhoods in Edmonton, Alberta, Canada, is used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology and illustrate its essential features.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».