Cool walkability planning: Providing pedestrian thermal comfort in hot climate cities
Notice bibliographique
Résumé
Global warming and urbanization are increasing the number of people living in cities that experience extreme heat. This makes walking uncomfortable, unattractive, and unhealthy and causes travelers to drive for trips that could be made on foot. To address these problems hot-climate cities can create networks of shadeways (shaded sidewalks) and pedways (enclosed, climate-controlled walkways). This article introduces the Cool Walkshed Index (CWI) which rates pedestrian thermal protection from A (best) to F (worst). Currently, most urban neighborhoods have CWI E (incomplete sidewalk networks) or D (complete sidewalk networks). Moderate-heat cities should aspire to CWI C (shaded sidewalks on busy routes); high-heat cities, with temperatures that frequently exceed 38 °C (100 °F) should aspire to CWI B (most buildings located within 300 m of enclosed, climate-controlled pedways); and extreme-heat cities, with temperatures that frequently exceed 43 °C (110° F) should aspire to CWI A (most buildings are located less than 100 m of enclosed, climate-controlled pedways). Analysis in this study indicates that the additional costs of these facilities can be repaid many times over through road, parking, and vehicle savings, and increased local property values.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».