Notice bibliographique
Résumé
The winter months in the City of Toronto’s Downtown Yonge Business Improvement Area (“DYBIA”) are a time of reduced pedestrian activity, decreasing from 130 thousand per week in the summer to 90 thousand per week in the winter" (Diego, 2022), and the lowest consumer spending for the city (“Animating Winter in Toronto: First Steps - Update,” 2019). This study examines how different cities, as well as planning organizations, have improved the economy, equity and culture during the winter months using winter placemaking. A literature review was conducted on the topics of winter city planning and placemaking across North America. Qualitative research was accumulated through 11 semi-structured interviews with 12 professionals who are involved in winter placemaking or winter planning, either as city staff employees or planning professionals. The findings from these interviews supplemented by a policy scan were used to create six case studies on the cities of Montréal, Winnipeg, Regina, Saskatoon, Edmonton, and Toronto. The interviews were then compared to find common themes of how to improve the winter months in cities. The common themes are winter culture, winter design and winter equity. The outcome of the research includes recommendations on how the DYBIA and the City of Toronto could improve winter culture, winter design and equity within the DYBIA and the City.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».