The Future of Streets in an Age of Pandemics
Notice bibliographique
Résumé
There is not a place unaffected by the Covid-19 pandemic. In response to the pandemic, with its recommended public health social distancing guidelines of six feet, city transportation agencies have repurposed street space for residents to safely travel and recreate outside. At the same time, transportation agencies have become essential in partnering with local businesses in their expansion of dining space into public right-of-way space: sidewalks, parking lanes, and vehicular lanes. City agencies have had to adapt, evolve, and respond quickly to the current pandemic in order to effectively provide residents and businesses the ability to safely go outside and to continue some level of business.\nThe work presented in this thesis includes a quantitative and qualitative analysis of city transportation agency responses to Covid-19. San Francisco, Portland, Seattle, and Toronto serve as case study cities. Interviews were conducted with relevant city personnel from each city in order to gain a nuanced and detailed understanding of how cities are responding, what factors instigated responses, how project logistics differ under a pandemic, and how vulnerable populations were supported by these responses.\nThe researcher found that all cities studied had a prior inclination to people-friendly projects, that approval and outreach processes were bypassed in order to respond quickly to Covid-19, that certain projects will become permanent, and others have the potential to do so, and that project success is often context and locality specific. The equity maps demonstrate that there is much more work to be done to support vulnerable populations.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».