Revolutionizing TOD Planning in a Developing Country: An Objective-Weighted Framework for Measuring Nodal TOD Index
Notice bibliographique
Résumé
Transit-oriented development (TOD) is a planning strategy that combines land use and transportation planning to promote economic, environmental, and social sustainability. While developed cities have embraced TOD, developing cities need to adopt it faster. This has resulted in a need for robust TOD measurement frameworks for developing countries. Furthermore, existing frameworks often use subjective weightage for different TOD indicators, which can lead to human biases. To address these issues, the authors aimed to develop a more robust and objective framework for measuring TOD in developing cities, particularly Dhaka, Bangladesh. The authors used density, diversity, destination accessibility, and design criteria to select eight indicators for measuring TOD. However, a buffer radius of 800 meters was taken for each of the 17 stations to calculate TOD. An objective-weighted spatial multi-criteria analysis (OSMCA) was used to evaluate the framework. The model’s robustness was assessed by analyzing the sensitivity of eight TOD scenarios and identifying hotspot clusters using statistical methods. Additionally, the authors ranked the stations based on the highest TOD score and compared TOD with developed and developing cities to gain planning insights. They proposed three different TOD planning methodologies for nodes that emphasize the importance of design, destination access, and density for (re)development, zoning, and affordable housing policies in Dhaka’s regions. Finally, the study discussed limitations and future research priorities.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».