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Enregistrement W4387602996 · doi:10.1111/cag.12890

In light of transit: Documenting the scales of urban change along the LRT line in Hamilton, Ontario

2023· article· en· W4387602996 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rebecca Mayers, Nicole Rallis, Brian Doucet, Caleb Babin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésGentrificationAffordable housingGeographyWalkabilityLight rail transitTransparency (behavior)Light railUrban planningScale (ratio)Built environmentPublic transportEnvironmental planningBusinessPolitical scienceEconomic growthTransport engineeringEngineeringCivil engineeringEconomicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large‐scale transit projects, such as light rail, are transformational for cities due to their ability to attract investment, curb sprawl, and intensify urban areas. In part because of enhancements to the public realm and improved connectivity, areas along new transit lines witness significant growth and investment, making them less affordable for residents already there. However, very little research has examined experiences of transit‐induced gentrification, particularly at the early stages of a new transit project. The purpose of this article is to document these experiences from the perspective of those living along the planned LRT corridor in Hamilton, Ontario. Importantly, our research was conducted before construction started. Through in‐depth interviews with residents living within 800 m of the planned LRT route, we found disparate experiences of change and ongoing housing affordability concerns on an individual, neighbourhood, and city scale. Many Hamilton residents express a need for more community engagement and transparency in the decision‐making process. We detail these experiences and offer policy recommendations to inhibit further housing insecurity and displacement in light of the LRT development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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