A better tool for designers and planners in neighbourhood design
Notice bibliographique
Résumé
The quality of a neighbourhood is the degree to which it meets the needs of its residents. Many Canadian neighbourhoods are less than ideal quality due to environmental, transportation, health, safety, and social issues related to their physical form. An evaluative tool is needed for both design and post-construction evaluation of neighbourhoods in order to improve existing places and aid in the design of new neighbourhoods. The purpose of this study is to create and calibrate such a tool. Previous research has identified, from the literature, a list of physical features that relate to neighbourhood quality. Based on this research, a checklist of physical features has been created and applied in three qualitative case studies. For the purpose of comparison, three post-WWII (1950-1975) neighbourhoods from Kitchener and Guelph, Ontario, were selected to calibrate this neighbourhood evaluation instrument. It was demonstrated how data gathered from case study analyses using the evaluation instrument can be used to generate recommendations for neighbourhood design improvement. The evaluation instrument can also be used as a standardised case study method for the purposes of comparison, education, and research.
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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 | 0,047 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,012 |
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 ».