COVID-19 street reallocation in mid-sized Canadian cities: socio-spatial equity patterns
Notice bibliographique
Résumé
INTERVENTION: Street reallocation interventions in three Canadian mid-sized cities: Victoria (British Columbia), Kelowna (British Columbia), and Halifax (Nova Scotia) related to the COVID-19 pandemic. RESEARCH QUESTION: What street reallocation interventions were implemented, and what were the socio-spatial equity patterns? METHODS: We collected data on street reallocations (interventions that expand street space for active transportation or physical distancing) from April 1 to August 15, 2020 from websites and media. For each city, we summarized length of street reallocations (km) and described implementation strategies and communications. We assessed socio-spatial patterning of interventions by comparing differences in where interventions were implemented by area-level mobility, accessibility, and socio-demographic characteristics. RESULTS: Two themes motivated street reallocations: supporting mobility, recreation, and physical distancing in populous areas, and bolstering COVID-19 recovery for businesses. The scale of responses ranged across cities, from Halifax adding an additional 20% distance to their bicycle network to Kelowna closing only one main street section. Interventions were located in downtown cores, areas with high population density, higher use of active transportation, and close proximity to essential destinations. With respect to socio-demographics, interventions tended to be implemented in areas with fewer children and areas with fewer visible minority populations. In Victoria, the interventions were in areas with lower income populations and higher proportions of Indigenous people. CONCLUSION: In this early response phase, some cities acted swiftly even in the context of massive uncertainties. As cities move toward recovery and resilience, they should leverage early learnings as they act to create more permanent solutions that support safe and equitable mobility.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».