Quantify the Spatial Association between the Distribution of Catering Business and Urban Spaces in London Using Catering POI Data and Image Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of global climate change on food systems will be broad, complex, and profoundly affected by urban context. Food-related urbanism has been investigated for decades to explore how food access influences placemaking and urban forms. With global climate change, foodscapes within urban spaces are an important consideration in urban design and planning for food security and community health. The distribution of catering businesses (restaurants and cafés), one critical method of access to food, is highly associated with urban spaces because of their high impact on diet patterns, human physical activities, travel behaviors, and the use of public spaces. This research explores the spatial associations that exist between the distribution of catering businesses and the design and planning of urban spaces in London. This quantitative research includes three parts: (1) uses Open Street Map data and the GIS spatial analysis method to study the distribution of catering businesses; (2) uses the imagery segmentation method in machine learning to categorize urban spaces into open, landscape, and conflict spaces; and (3) establishes the association between the distribution of catering businesses and the categories of urban spaces through Spearman’s correlation and a linear regression model. The results indicate that the spatial distributions of catering businesses are highly correlated with urban spaces. Conflict and landscape spaces have a significant positive influence on the distribution of catering businesses, while open space has a significant negative influence. Based on the context of global climate change, this research contributes a quantitative urban design and planning approach to promote access to food increase food options and advocate active lifestyles.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».