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Enregistrement W6997439673

Which Streets are Complete? Mapping Pedestrian, Transit, and Cycling Infrastructure at Scale in San Francisco, CA

2023· other· en· W6997439673 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusPedestrianScale (ratio)CyclingMetropolitan areaTrack (disk drive)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary American streets are dominated by the automobile, both its movement and storage, which took root in the early 20th century and has been supported by transportation planners in the decades since. Pedestrian fatalities remain stubbornly high – even in cities with “Vision Zero” goals – and cars generate significant levels of both local air pollution and globally-relevant greenhouse gasses. Moreover, the default use of curbside lanes as on-street parking precludes a number of other street designs, such as wider sidewalks, protected bike lanes, transit bulbs and islands, parklets, rain gardens, and street trees. This dissertation probes these long-standing and consequential street layouts with methods that are both highly granular (accurate to the block level), and at the same time, comprehensive to an entire municipality. San Francisco, California, a dense, high-income, and nominally “progressive” American city serves as the case for three separate analyses: an in-person census of roughly 3,000 municipal bus stops, and review of satellite-imagery of nearly 6,400 intersections for the presence or absence of marked crosswalks, and the provision of on-street parking and its obstruction of a growing bike-lane network. Chapter 1 demonstrates that crosswalk provision varies dramatically across San Francisco, from Census tracts with 100% of intersections exhibiting marked crosswalks, to others with less than 10% coverage. Chapter 2 entails the largest bus-stop census of its kind, covering the entire SFMTA system. This approach finds that one third of all bus stops are blocked by on-street parking, and two thirds lack seating of any kind, as well as spatial clusters of stop amenities. Indeed, both high-quality bus stops and marked crosswalks are present to a far greater extent in the city’s northern half, unexplained fully by transit service, density, or pedestrian volumes. Lastly, Chapter 3 identifies fifty miles of angled parking in San Francisco, a format that roughly doubles on-street parking capacity, and decreases the opportunity for high-quality bicycle lanes. These studies provide both salient datasets to guide San Francisco’s street improvements (of which some progress at City Hall has already occurred), and serve as proof of concepts for planners and researchers elsewhere to probe their own blocks granularly and at scale. Indeed, this dissertation demonstrates new frontiers in applied urban analytics, and broadens and challenges the academic literature on transportation equity. It does so by expanding the types of street elements to be spatialized across neighborhoods, and demonstrates how the provision of seemingly-mundane features such as bus stops, crosswalks, and on-street parking can mirror (and exacerbate) other long-running investment disparities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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