Dynamic Modelling as A Support Tool for Forestall Uncertainty in Complex Urban Systems: Edmonton and Metro Vancouver Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Planning, in essence, is dealing with uncertainty. Planners forecast future population, employment, dwelling units, and land uses for the following 20, 50, or even 100 years ahead. The further we go into the future; the higher the uncertainty. To deal with uncertainty, planners produce scenarios. Scenarios, in the context of planning, are development options that could be based on different assumptions for future growth. More scenarios means testing out a larger suit of options and their implications on a set of relevant criteria. In Edmonton, Canada, we developed an Urban growth model for the city where we dealt with uncertainty at the local scale. Three scenarios were developed to test alternative development perspectives: ‘Strong Central City’, ‘Node City,’ and ‘Corridor City’. Each scenario has a narrative story that expressed the scenario’s high-level goal, scenario’s approach to residential and commercial activities, transportation vision, and employment, and environmental principles. Dealing with uncertainty at the planning level within cities, is quite different from dealing with regional development of larger areas, where the focus shifts from assessing planning alternatives to a more holistic understanding of the complexities involved in future developments. In the Metro Vancouver Region, we therefore apply a different approach with more attention for inter- and intraregional migration patterns, the diversities in the economy, and the physical limitations for growth, including those likely to be imposed on the region by climate change. Metro Vancouver has 23 member jurisdictions and mandates to coordinate the development across the region. The governance structure is complex, and the future vision has multiple competing interests. This shift in focus has also resulted in a different, more complex modelling approach and a different interaction process with decision makers. The presentation will focus on the lessons learnt in Edmonton and the ongoing process in Vancouver.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».