Redrawing the Planners’ Circle
Notice bibliographique
Résumé
Problem, research strategy, and findings For decades, planners have been drawing circles of a quarter-mile radius to determine easily walkable distances for neighborhood and activity center planning. However, the radius of such “planners’ circles,” or walksheds, is often informed more by convention than by data. Here we examine walk-trip distances based on two national household travel surveys for the United States and Germany. We describe how walk distances vary by personal and trip characteristics, with a particular focus on trip purpose and pedestrian age. We conducted both univariate and multivariate analyses to compare patterns between the United States and Germany. The multivariate analysis examines quantile regressions for 50th, 75th, and 90th percentiles to understand both typical and longer walk distances. The observed distances that people walk vary significantly across age groups, trip purposes, and national contexts. Leisure trips tend to be longest, whereas shopping and errand trips tend to be shortest. There are substantial differences between the United States and Germany in the average lengths of walks (mean/median walk distance: Germany, 1,490/980 m, 0.93/0.61 miles; United States, 970/530 m, 0.60/0.33 miles) and in the effects of independent variables. A significant portion of the variation in walk-trip distances between the United States and Germany is likely due to Germany’s higher quality walk environments.Takeaway for practice Rather than always resort to a quarter-mile or 400-m radius, planners can use the data here to customize the size of the planners’ circle, or walkshed, they draw to take into account the primary trip purposes and demographic segments under consideration. Moreover, planners can draw circles with a shorter radius corresponding to the 50th percentile to plan for the most common walk-trip lengths while also considering larger circles corresponding to the 75th and 90th percentiles to provide more supportive and safer pedestrian environments for longer trips.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».