COVID Street Cafés: Assessing Policy Windows in Five North American Cities
Notice bibliographique
Résumé
Problem, research strategy, and findings: Cities experimented with street design to address health and economic impacts of the COVID pandemic between 2020 and 2023. Scholars have suggested that COVID represented a window of opportunity to transform aspects of urban planning, but the degree to which emergency interventions portend longer-term changes requires study. This study focused on street cafés as one of the more significant COVID-era street transformations. Street cafés are allocations of space in the cartway for outdoor dining. They introduce a social use to street space while increasing the complexity of managing street space. To assess the idea that the COVID crisis was a window of opportunity, we conducted a comparative case study of COVID street café programs in five North American cities. We drew on 16 interviews and analysis of policy documents to examine how street café programs were implemented, how they adapted existing policy and institutions, and whether their implementation represented a policy punctuation. Despite common objectives, implementing COVID street café programs played out differently in each case city. Urban form, existing policy, administration of emergency programs, and café design and experimentation all affected outcomes. These COVID-era programs led to one city initiating a new street café program; in two other cities, they accelerated implementation of recent policy initiatives, and the experience in the final two cities was ambiguous. Takeaway for practice: This research highlights the importance of recently adopted street policy in shaping emergency response. Although installation of COVID street cafés was widespread, planners will have to renegotiate emergency actions taken to lessen regulatory, administrative, and financial hurdles to café implementation to sustain viable street café programs in the long run.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».