MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206464345 · doi:10.5604/01.3001.0014.8795

Understanding the urbanization impacts of high-speed rail in China

2021· article· en· W4206464345 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueArchives of Transport · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationChinaTransport engineeringEconomic geographyRail networkPopulationGeographyEngineeringBusinessRegional scienceCivil engineeringEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in transport technology have been shown to play a vital role in urban development over millennia. From the engineering and pavement innovations of the Roman road network to the aerospace breakthroughs that enabled jet aircraft, cities have been reshaped by the mobility changes resulting from new designs for moving people and goods. This article explores the urbanization impacts of High-Speed Rail’s introduction in China, which has built the world’s largest High-Speed Rail network in record time. Since High-Speed Rail was launched in Japan in 1964, this technology has worked to reshape intercity travel as a revolutionary transportation alternative. High-Speed Rail has developed steadily across Japan, France, Germany, Italy, Switzerland during the 1970s and 1980s. It expanded to Russia, Spain, the United Kingdom, and Sweden in the 1990s. In the 21st century, China began developing High-Speed Rail on an unprecedented scale, and now has a national network that is longer than the totality of the rest of the world’s High-Speed Rail operations combined. China’s High-Speed Rail operation is exerting a transformative influence on urban form and function. This article synthesizes secondary research results to analyse the impacts of HSR on urbanization. These effects include population redistribution, urban spatial expansion and industrial development. We offer a typol-ogy that considers the urban effects of High-Speed Rail at three spatial levels: the station area, the urban jurisdiction, and the regional agglomeration. When organized through our typology, research findings demonstrate that High-Speed Rail influences urban population size, urban spatial layout and industrial development by changing the acces-sibility of cities. We highlight the processes by which High-Speed Rail ultimately affects the urbanization process for people, land use, and industrial development. However, High-Speed Rail’s impacts on urbanization are not always positive. While leveraging the development opportunity enabled by High-Speed Rail, governments around the world should also avoid potential negative impacts by drawing lessons from the experience of High-Speed Rail’s rapid de-ployment in China.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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