Learning from the Best and Worst: Problems, Prospects and Policy Implications from Global Benchmarking of Urban Passenger Transport Sustainability in Greater Manchester and the Leicester Metropolitan Area, UK
Notice bibliographique
Résumé
Studies comparing and benchmarking cities on transport and planning have been undertaken for decades. The unique methodology in this paper is explained and then applied to the Greater Manchester (GM) and Leicester (LM) metropolitan areas in the UK. The data cover land use, wealth, transport infrastructure, mobility patterns, energy use and selected externalities. The paper asks: How do the Greater Manchester and Leicester Metropolitan Areas compare with each other and to a sample of global cities in the sustainability of their urban passenger transport systems, what are the key factors that underpin their automobile dependence and what might be done to improve the prospects for public transport, walking and cycling? The answer is presented as standardised indicators comparing GM and LM to metropolitan areas in the USA, Canada, Australia, Europe and Asia (averages), as well as ten Swedish cities plus Freiburg-im-Breisgau, Germany. Both UK metropolitan areas rank poorly on most transport factors, especially public transport and cycling rates. They have uncharacteristically high car use and energy use compared to peer cities, especially since they have supportive urban densities and other factors that can underpin much less automobile dependence. Fundamental issues are raised about GM and LM and how to improve their transport sustainability. Policy implications with eleven recommendations are provided.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».