Making Montreal’s Indoor City Accessible for People With Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Indoor pedestrian networks are a facet of the built environment in many cities around the world.They can be built for many reasons, including separating pedestrians from motor vehicle traffic, providing a refuge from seasonal inclement weather, or monetizing otherwise unused floors of office buildings.In Montreal, an indoor city has been in existence since 1962 and has grown to a length of 32 km the downtown area.While previous studies have examined the network growth and its effects on the levels of accessibility to retail space within the indoor city, the results of these studies do not hold true for people with disabilities.This research examines the ability of a person with physical disabilities and/or mobility impairments to function within Montreal's indoor city.This is done through examining the existing indoor network and measuring the existing barriers that a person with disabilities faces when moving inside Montreal indoor city using a simple accessibility measure.Also in this research we develop several scenarios to determine the most important links that can substantially increase the accessibility levels for the people with physical disabilities.Results suggest that while certain segments are more accessible than others, the majority of the Indoor City is currently inaccessible to people with disabilities.The paper ends with a set of recommendations for upgrading key connection points to increase the level of accessibility inside the Indoor City; legislative improvements aimed at ensuring accessibility in future extensions and as part of any major renovations; organizational improvements, such as a dedicated Indoor City municipal department; and the launch of a RÉSO website.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».