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Enregistrement W573199965 · doi:10.21949/1503571

Community-Oriented BRT: Urban Design, Amenities, and Placemaking

2015· article· en· W573199965 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Flynn, Menna Yassin

Notice bibliographique

RevueRosa P: A digital library for transportation research (United States Department of Transportation) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Transportation
Mots-clésPlacemakingRealmBus rapid transitPublic spacePublic transportResource (disambiguation)Transit systemCommunity designPublic relationsSociologyUrban designUrban planningGeographyTransport engineeringPolitical scienceComputer scienceEngineeringArchitectural engineeringTransit (satellite)Civil engineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this report is to provide a useful resource for communities that wish to learn how others have successfully used BRT as a tool for enhancing the public realm. Information for this effort was gathered through a literature review, in-depth profiles of three BRT systems, and a detailed questionnaire that was administered to transit agencies in the United States, Canada, and Australia. While the literature review provides historical background on the relationship between transit projects and the public realm, the questionnaire focuses specifically on the interaction between BRT and public space. The system profiles provide a detailed account of the Los Angeles Orange Line, Cleveland’s HealthLine, and the EmX in Eugene, Oregon, along with recommendations and lessons learned. It should be noted that this report does not attempt to offer detailed instructions of the type that would be found in design manuals or other highly technical literature. Rather, the focus is on sharing the experiences of agencies that have been successful in designing and building community value into BRT projects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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