City decision-making : optimization of the location and design of urban green spaces
Notice bibliographique
Résumé
Le besoin grandissant pour une planification urbaine plus durable et pour des interventions publiques visant à l'amélioration du bien-être collectif, ont grandement contribué à un engouement pour les espaces verts. Les parcs sont reconnus pour leur impact positif en zone urbaine dense, et nous sommes intéressés par l'application des concepts théoriques du domaine de la recherche opérationnelle pour assister les décideurs publics afin d'améliorer l'accessibilité, la distribution et la conception des parcs. Étant donné le contexte, nous sommes particulièrement motivés par le concept d'équité, et étudions le comportement des usagers des parcs à l'aide d'un modèle d'interaction spatiale, tel qu'appliqué dans les problèmes d'emplacement d'installations dans un marché compétitif. Dans cette recherche, nous présentons un modèle d'emplacement d'installations à deux étapes pouvant être adapté pour assister les décideurs publics à l'échelle de la ville. Nous étudions spécifiquement l'application aux espaces verts urbains, mais soulignons que des extensions du modèle peuvent permettre d'aborder d'autres problèmes d'emplacements d'installations sujets à des enjeux d'équité. La première étape de notre problème d'optimisation a pour but d'évaluer l'allocation la plus équitable du budget de la ville aux arrondissements, basé sur une somme du budget pondérée par des facteurs d'équité. Dans la deuxième étape du modèle, nous cherchons l'emplacement et la conception optimale des parcs, et l'objectif consiste à maximiser la probabilité totale que les individus visitent les parcs. Étant donné la non-linéarité de la fonction objective, nous appliquons une méthode de linéarisation et obtenons un modèle de programmation linéaire mixte en nombres entiers, pouvant être résolu avec des solveurs standards. Nous introduisons aussi une méthode de regroupement pour réduire la taille du problème, et ainsi trouver des solutions quasi optimales dans un délai raisonnable. Le modèle est testé à l'aide de l'étude de cas de la ville de Montréal, Canada, et nous présentons une analyse comparative des résultats afin de justifier la performance de notre modèle.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».