Densify and Expand: A Global Analysis of Recent Urban Growth
Notice bibliographique
Résumé
Serious concerns with accelerating global warming have been translated into urgent calls for increasing urban densities: higher densities are associated with lower greenhouse gas emissions, especially those related to vehicle kilometers traveled (VKT). In order to densify meaningfully in the coming decades, cities need to make room within their existing footprints to accommodate more people. In the absence of adequate room within their existing footprints, cities create more room through outward expansion, typically resulting in lower overall densities. We introduce a quantitative dimension to this process, focusing on the population added to a global stratified sample of 200 cities between 1990 and 2014. In three-quarters of the cities we studied, the areas built before 1990 gained population and thus densified significantly. On average, however, only one-quarter of the total population added to the 200 cities in the sample in the 1990–2014 period were accommodated within their 1990 urban footprints, while three-quarters were accommodated within their newly built expansion areas. That resulted in an overall decline in average urban densities during the 1990–2014 period despite the near-global, decades-old and rarely questioned consensus that urban expansion must be contained.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».