Retrofitting Streets: A documetnation of pedestrian-oriented streetscape initiatives in Canada, Halifax, Montreal, Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
"Despite historically a space for people, the North American street has become dominated by private motorized vehicles as a result of decades of automobile-oriented planning. Systematic design around the needs of motorists has further reinforced the overreliance on automobiles in both urban and non-urban contexts. This presents a myriad of environmental, economic, social, health, and safety issues. For cities to become more sustainable places to live, work, and play, the function and design of streets must not be neglected as they are fundamental to this shift. While there is emergent support for active transport, including pedestrian-oriented streetscape planning, given the abundance of empirical evidence of the many associated benefits, there is limited research on the factors that enable, challenge, or present barriers to the implementation of unconventional street configurations. This research sought to identify these factors through the examination of pedestrian-oriented streetscape projects in three Canadian cities: the Argyle & Grafton Shared Streetscape Project in Halifax; the Pedestrian and Shared Streets Implementation Program in Montreal; and the Jim Deva Plaza project in Vancouver. A policy review and interviews with key informants revealed common themes. Key enabling factors include dedicated leadership, political and stakeholder support; strong interdepartmental and stakeholder collaboration; alignment of objectives and coordination of logistics; and the application of iterative learning and co-creation processes. Challenges and barriers include access to dedicated funding; logistical and operational accommodations; seasonal and weather design considerations; and overcoming opposition. Wider considerations include policy recognition of new street typologies; equitable distribution of projects; and acceptance of collective learning. These findings can inform policy and planning practitioners with the implementation of pedestrian-oriented streetscapes in other contexts. "@eng
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».