Developing an Objective Framework to Evaluate Street Functions
Notice bibliographique
Résumé
Urban street networks are a vital part of urban areas and have a remarkable influence over quality of life and the use of sustainable modes. They make up about 80% of public space and shape urban activities and identity. Therefore, it is crucial to design, develop, and maintain streets in such a way as to make the most of this large and important space in a sustainable manner. Streets have three main functions: to provide access to adjoining properties, to allow transit of users on their way from their origin to their destination, and to provide space for social activities. As such, there is a need to develop indicators, methods, and tools to evaluate how streets fulfill their functions. However, most of the previously developed frameworks rely on measuring the physical environment and transportation facilities, which reflect the potential use of streets, as opposed to their actual use. To address this gap, the main objective of this paper is to propose a holistic and objective framework to evaluate streets based on their actual use by all users. The proposed framework is developed based on direct user observation to assess the various street functions (i.e., transit, access, and place) using objective indicators at a microscopic (individual) level. The developed framework and tools build on street use evaluation by diverse disciplines such as transportation engineering, urban planning, and public health. It will help transportation agencies and urban planners to manage streets and public spaces so that they fulfill their expected functions while minimizing the negative impacts.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».