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Enregistrement W4408319459 · doi:10.52843/cassyni.zzh3cv

Are Compact Cities a Solution to Sustainability? Lessons From an Urban Morphological Analysis of Calgary and Zurich

2025· preprint· en· W4408319459 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban sustainabilitySustainabilityCompact cityRegional scienceEconomic geographyGeographyEnvironmental planningPolitical scienceUrban planningEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban sprawl presents significant challenges, including economic inefficiencies, public health burdens, and environmental degradation. Compact city development offers a viable solution by fostering economic resilience, improving public health outcomes—reducing the need for costly healthcare services—and lowering carbon footprints, which translates to financial savings at both municipal and individual levels. This seminar will explore these benefits through a comparative analysis of Calgary and Zurich, examining how their urban forms and policies shape development outcomes. While Zurich exemplifies dense, transit-oriented growth, Calgary's expansive layout and car-dependent infrastructure pose barriers to achieving similar efficiencies. A key method for assessing and guiding urban change is morphological analysis, which allows us to evaluate parcel sizes, building types, back alleys, and street widths to identify redevelopment opportunities. By understanding these spatial patterns, cities can better design policies that encourage sustainable, human-scaled development. Finally, effective public engagement is crucial in shaping livable communities. Case studies from Chinatown and Canmore demonstrate how participatory urban design fosters inclusive decision-making. Insights from urban design studios further illustrate the tools necessary for meaningful community involvement. This seminar bridges research and practice, equipping participants with the analytical and engagement strategies needed for shaping sustainable, inclusive, and equitable cities, as stated in the UN’s SDG 8.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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