Notice bibliographique
Résumé
Los Angeles, California, is generally considered the archetypal sprawling metropolis. Yet traditional measures equate sprawl with low population density, and Los Angeles is among the densest and thereby the least sprawling cities in the United States. How can this apparent paradox be explained? This paper argues that the answer lies in the fact that Los Angeles exhibits a comparatively even distribution of population throughout its urbanized area. As a result, the city suffers from many consequences of high population density, including extreme traffic congestion, poor air quality, and high housing prices, while offering its residents few benefits that typically accompany this density, including fast and effective public transit, vibrant street life, and tightly knit urban neighborhoods. The city's unique combination of high average population density with little differentiation in the distribution of population might best be characterized as dense sprawl, a condition that embodies the worst of urban and suburban worlds. This paper uses Gini coefficients to illustrate variation in population density and then considers a number of indicators–-most relating either to the provision of transportation infrastructure or to travel behavior–-that demonstrate the effects of low-variation population distribution on the quality of urban life in Los Angeles. This approach offers researchers, practitioners, and policy makers in Los Angeles and in smaller cities that are evolving in similar ways a useful and user-friendly tool for identifying, explaining, measuring, and addressing the most problematic aspects of sprawl.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».