Assessing downtown recovery rates and determinants in North American cities after the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
North American downtowns are struggling to recover from the global COVID-19 pandemic. This study aims to investigate the varying rates of recovery experienced by downtown areas in the 66 largest cities of the United States and Canada. Leveraging Location-Based Services data extracted from mobile phone location trajectories, we assess the recovery rates in the 2023 post-pandemic period, juxtaposed against pre-pandemic 2019 levels. We find significant disparities in downtown recovery rates. Economic factors emerge as crucial determinants, where downtowns hosting a concentration of sectors with remote/hybrid work options – such as information, finance, professional services and management – displayed sluggish recovery. Conversely, downtowns with a focus on industries like accommodation, manufacturing, education, retail, construction, entertainment and healthcare exhibited greater resilience post pandemic. Furthermore, higher density, crime rates and education levels were correlated with slower recovery rates, as were harsher weather conditions and longer commuting times. Lower-density and auto-orientated downtowns demonstrated a swift rebound, even surpassing pre-pandemic activity levels. These findings underscore the necessity for tailored policies to bolster the revival of North American downtown areas.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».