Are all streets created equal? Measuring the differences in the built environment among streets with various socioeconomic characteristics in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Streets play an important role in shaping urban landscapes and sustaining city life. Through streetscape design, cities can foster vibrant and inclusive neighborhoods that cater to the diverse needs of their residents. Our research aims to determine whether variations at the microscale level of the built environment exist among streets of similar typologies across diverse socioeconomic neighborhoods in Montréal, QC, Canada. The short version of the Microscale Audit of Pedestrian Streetscapes (MAPS-Mini) tool was used to assess microscale features essential for creating high-quality built environments. Assessments were conducted using Google Street View and in-person site visits to ensure a comprehensive analysis of the tool’s effectiveness across different methodologies and urban contexts. Results show significant disparities in the quality of the built environment across various socioeconomic neighborhoods. Despite having identical typologies and characteristics, streets in lower-income areas generally exhibit poorer built environment quality, highlighting that streets are not always created equal in Montréal. This trend is particularly evident in medium and high-density neighborhoods. Less than a third of the audited streets were deemed to have high-quality built environments. This paper can be of value to practitioners working towards addressing disparities in the built environment to create equitable, healthy, and livable communities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».