Towards a better implementation of accessibility indicators in land use and transport planning practice
Notice bibliographique
Résumé
ACKOWLEDGMENTSDuring my four years at the McGill School of Urban Planning, I have had the chance to be surrounded by great people who allowed me to make the most of this journey.I would like to thank and acknowledge them for making the process and completion of this dissertation possible, and enjoyable!First, it is a pleasure to express my sincere thanks to my supervisor, Professor Ahmed El-Geneidy, for his constant support and availability, his dedication to supervision as well as his passion for research.I am sincerely grateful for the countless brainstorm sessions and exchange of ideas we had over the years.Through these discussions, Ahmed inspired me on how to conduct research with passion, always striving for innovative and meaningful approaches.I also deeply appreciate the great deal of opportunities (conferences, workshops, media interviews, research projects as well as teaching and supervision tasks) that Ahmed provided me with -more than I could ever have imagined when I first started the PhD.These diverse experiences allowed me to develop extremely valuable personal and professional skills beyond the scope of my doctoral project.Finally, I am very thankful for the collaborative and enjoyable working environment that Ahmed has put in place: my PhD journey would not have been the same without this!I would also like to genuinely thank Professor Madhav Badhami and Professor David Wachsmuth, members of my committee, whose approaches to research were of great inspiration to me.A very special thanks also to Ludwig Desjardins, also member of my committee, who provided me with feedback enriched from his several years of experience in transport planning.This was extremely helpful for anchoring my research in practice.
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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 | 0,091 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».