Plan evaluation and monitoring in ten U.S. cities, and an assay of land use and transportation integration indicators
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Notice bibliographique
Résumé
Plan evaluation and monitoring is often determined to be an under-developed step in the planning process. There is an extensive literature on the theory behind effective plan evaluation and monitoring, including the use of indicators. However, there is a need to research more closely how city planners are currently conducting plan evaluation and monitoring âon the ground'. This paper's background consists of a literature review of plan evaluation and monitoring, and the general use of indicators. Methods of examination of current practices include three parts: 1) a review of indicators that examine the integration of land use and transportation, and an examination of the current practices in ten United States cities consisting of 2) a review of procedures and documents related to plan evaluation and monitoring that are evident from city government websites, and 3) a telephone interview with a senior level planner. Results for part 1 include a list of practical indicators for land use and transportation. Part 2 and 3 show a wide variety of practices in plan evaluation and monitoring, and interviews revealed many recommendations to planners as they improve or develop plan monitoring and evaluation programs. Practices range from annual reports, to plan consistency reviews during ordinance updates, to indicator monitoring from a department outside the planning department, and many more. Recommendations include designing plans with the aim of monitoring in mind, and the importance of choosing a few critical things to measure rather than an intensive and comprehensive data analysis approach, and many more. This paper points to the need for further research on the relative effectiveness of various approaches under different circumstances, and further surveys of plan evaluation and monitoring at different scales and different types of cities. Keywords: plan evaluation, plan monitoring, indicators
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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 | 0,001 |
| 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 découle