MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4240383275 · doi:10.32920/ryerson.14665935

The environmental impact of urban land use and transportation strategies in the City of Toronto

2021· preprint· en· W4240383275 sur OpenAlexaboutno aff
Faisal Mahmood Siddiqui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelineEnvironmental planningPlan (archaeology)Land useProcess (computing)BusinessSustainable developmentUrban planningTransport engineeringSustainable transportLand-use planningPopulationEnvironmental resource managementGeographySustainabilityEngineeringCivil engineeringPolitical scienceComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of researchers, planners and engineers is to present to society a viable infrastructure that is sustainable as well as environmentally friendly. Since the growing population, as well as the socio-economic growth of an urban landscape, creates greater and greater travel demands, the effects that these increases cause on our environment and social fabric can not be underestimated. It may appear impossible to devise a plan that will provide a sustainable system, but the crux of the matter is to recognize the importance of this vision as a process. Today, thousands of researchers worldwide are working to develop solid plans and a timeline to implement the many good ideas that have been brought forward. The development of urban land increases demand for an extensive transportation infrastructure. The impact of land use on transportation, and vice-versa, eventually boils down to its impact on our environment. This project elaborates the inter-connected relationship of urban land use with transportation infrastructure and identifies the regions in the City of Toronto where land-use activities are not compatible with the transportation system. The analysis of this research is based on data from the Transportation Tomorrow Survey (TTS). This paper not only elaborates on these issues but also addresses the requisite improvements that could significantly enhance the quality of the environment for us all in a broader vision of a more sustainable society.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTransportation Planning and OptimizationTravaux en français237 207