COVID-19 and impacts of the evolving city models on mobility
Notice bibliographique
Résumé
During the recent pandemic, the progressive weakening of the networks of proximity services for citizens lead to the loss of city functions. It stems the need to define new policy frameworks for the city that puts the user/citizen and urban economies at the center, allowing local regenerative strategies to be implemented and shared between public administrations, business associations, mobility service companies, and citizens. Moreover, recent climate change and the COVID-19 pandemic have highlighted the need to rethink city planning and mobility planning, in particular, ensuring respect for social distancing and supporting the decarbonization strategies dictated by the Green Deal and the Paris Agreement. Local governments can better analyze such critical urban issues from a bottom-up approach through participatory planning. Furthermore, the dissemination of models such as 15-minute and smart cities can ensure that users can reach services with the shortest distance without using a private vehicle. At the same time, the dissemination of technology could allow for greater control of urban activities and transport flows, making it possible to mitigate the impacts of carbon emission and that generated by possible accidents or vehicle congestion. Based on literature review, this study focuses on exploring the diffusion of smart city and 15min city models and the technologies connected to mobility and what that means for the future dynamics of the smart cities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».