MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W651386819

RETHINKING LIGHT RAIL TRANSIT PLANNING IN HAMILTON, ONTARIO: A COMPARATIVE REVIEW AND CRITICAL ASSESSMENT

2013· review· en· W651386819 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher D. Higgins, Mark Ferguson, Pavlos Kanaroglou

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 92nd Annual MeetingTransportation Research Board · 2013
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLight rail transitProcess (computing)Light railPerceptionTransportation planningTransit-oriented developmentInvestment (military)Transit (satellite)Transport engineeringBusinessUrban planningLand useEnvironmental planningPublic transportEngineeringComputer sciencePolitical scienceGeographyCivil engineeringPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Province of Ontario is in the midst of an unprecedented expansion of light rail transit (LRT). But what factors are behind the determination to build LRT? The case of light rail in Hamilton offers important insights into the tangible and intangible motivations and justifications that inform the light rail transit planning process. The decision to construct LRT is based on the tangible goals of city-building and increasing economic development, revitalization, land use change, and transit ridership. The planning process is also based on the intangible symbolic goals of city branding, differentiation, and image-led planning as a means of altering perceptions and increasing competitiveness. However, an extensive review of the literature demonstrates that a series of prerequisites that must be in place if an investment in light rail is to achieve these goals. Applying this knowledge to the case of Hamilton reveals a project that faces significant challenges to inducing land use change and altering perceptions. The research presents several lessons relevant to planners and policymakers involved in the light rail transit planning process.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,024
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,279 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation Research Board 92nd Annual MeetingTransportation Research BoardMême sujetUrban Transport and AccessibilityTravaux en français237 207