What drives densification and sprawl in cities? A spatially explicit assessment for Vienna, between 1984 and 2018
Notice bibliographique
Résumé
The spatial arrangement of settlements constitutes a long-lasting legacy and shapes the prospects for transformations toward sustainability. Thus, understanding the drivers of changes in settlement patterns is essential. In this article, we present a spatially explicit, geostatistical analysis of settlement dynamics, and a qualitative investigation of its regulative, demographic, and economic drivers, using the example of Vienna, Austria between 1984 and 2018. Combining spatially explicit metrics of urban sprawl and cluster analysis, we analyzed high-resolution maps of buildings, population, and jobs to identify distinct settlement trajectories. Societal drivers of more or less sprawled settlement dynamics are analyzed with desk research and expert interviews. We distinguish five types of settlement dynamics: persistently dense areas with increasing use intensity, re-densification of dense areas, persistently sprawled areas, redensification of sprawled areas, and persistently isolated buildings. Urban renewal schemes have fostered the re-densification of dense areas in response to population growth and urban economic restructuring. The combination of urban renewal schemes and green space policies has successfully limited urban expansion. Challenges arise from the demand for single-family housing and corresponding zoning regulations. These factors solidify existing sprawled settlements, posing obstacles to the efficient re-densification of such areas crucial for sustainable urban development.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».