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Enregistrement W4410873139 · doi:10.1080/17549175.2025.2508792

Pedestrianizing strategies and street liveliness: a case study of Montreal (Canada)

2025· article· en· W4410873139 sur OpenAlexafffundabout
Thi‐Thanh‐Hiên Pham, Huu Lieu Dang, Philippe Brodeur-Ouimet

Notice bibliographique

RevueJournal of Urbanism International Research on Placemaking and Urban Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHigh StreetWalkabilityAdvertisingEnvironmental planningEconomic geographyAestheticsBusinessGeographyCivil engineeringEngineeringArtBuilt environmentArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pedestrianization has become one of the strategies privileged, especially during the COVID-19 pandemic, to handle social distancing measures and boost the local economy. Yet there is little knowledge about street design impacts people’s usage as well as how pedestrianization is conceived by local governments. In this paper, we examine two pedestrianized streets in Montreal (Canada), having different goals and design. In summer 2021, we conducted a systematic observation of street users and a review of policy, design, and press documents. In both streets, we found design important in explaining the presence of large groups in private consumption spaces and small groups in segments with rich public furniture. Local life explained street usage of homeless people and seniors, while cultural activities increased large groups. We underline the preponderance of economy-oriented goals in the municipality’s strategies which favour crowdedness but potentially undermine social functions of streets. We call for more attention to the public realm in and around pedestrian streets in order to make space for vulnerable populations and to enhance the sense of community. As such we hope to contribute to an inclusive streetscape reallocation and inform practitioners in creating lively public spaces.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,369 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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