Who is living a local lifestyle? Towards a better understanding of the 15-minute-city and 30-minute-city concepts from a behavioural perspective in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Policy makers worldwide are increasingly embracing the idea of a “15-Minute City” or “30-Minute City” as part of their sustainable-development strategies. These planning concepts propose an urban environment where residents can meet their essential needs within a short trip from their home using active modes of travel. However, there is limited understanding about the replicability and usefulness of these concepts in influencing the travel behaviour of residents to meet the 15- or 30-minute-city reality. Drawing from a travel-behaviour survey and open-source geospatial data from Montréal, Canada, this article seeks to identify which groups of households are living a 15- or 30-minute city lifestyle to understand the compatibility of the x-minute city planning approach with the local North American context. Findings indicate that the 15- and 30-minute city paradigms provide goals that are hardly reachable in the context of a large North American city. Very few households are able to conduct all their daily travel within close proximity to their home, even if the built environment was substantially altered. These findings suggest that the x-minute city is not a one-size-fits-all model. The findings from this study can be of interest to transport professionals aiming to apply the x-minute city as it highlights the challenges associated to meeting such target in a North American context.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».