Notice bibliographique
Résumé
In this article, the author makes the case that urban planning is focused on the wrong issues, maintaining that increasing car use and automobile dependency is not a universal phenomenon linked to increasing incomes and wealth. Using the example of Zurich, the author describes why Zurich has much better sustainable transport outcomes than most cities can manage. Although Zurich is the wealthiest city in the world, walking, cycling and public transport experience high shares of the transportation load. Zurich’s successes are found to be not the result of bigger budgets or due to urban density explanations. The author describes the high level of management and organizational integration and co-ordination across all modes of transport in Zurich, noting that they are absent in Melbourne and Sydney. Rail transport service in Melbourne is used as a comparison to Zurich; results illuminate fragmentation and lack of co-ordination in rail transport services in Melbourne. These problems are exacerbated by the Australian fascination with privatization and public-private financing contracts. The author concludes with a discussion of the evidence around population density and the modal share of public transport in a number of world cities, finding that density is not a convincing explanation for the differences in public transport performance in these cities. One table gives the census figures for density and the share of work trips made by “sustainable‟ modes (public transport, walking and cycling) from the most recent census in here countries (2006 for Australia and Canada; 2000 for the United States). This article was previously published in D!SSENT Number 32, Autumn/Winter 2010.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».