The Effects of Urban Design Elements on Population Density and Growth Over Time
Notice bibliographique
Résumé
Impactful design and structure of a city contributes significantly to a city’s growth through increased productivity, innovation, and population. In this paper, I use panel data on 130 US and Canadian cities across a seven-year period, from 2015 to 2021, with data collected biannually to investigate whether Kevin Lynch’s five essential urban design elements (paths, nodes, edges, districts, landmarks) are correlated with a city’s desirability. Desirability of a city is measured using population density and growth over time. In a pooled regression model with year effects and robust standard errors, I find that a 1% increase in the design elements of paths (p ~ 0.032), edges (p ~ 0.016), districts (p ~ 0.000), nodes (p ~ 0.000), and landmarks (p ~ 0.000) are associated with 0.11%, 0.04%, 0.29%, 0.36%, and 0.11% increases in population respectively. However, in a fixed effects model, the five elements have no statistical significance. The coefficients of paths, districts, and landmarks are negative; this suggests that an increase of these three design elements is associated with decreases in population. I estimate a growth model to examine population growth from 2015 to 2021 as a function of initial design elements in 2015. I find mixed support for a relationship between 2015’s design elements and population growth. While coefficients for paths and districts are positive indicating a positive relationship between city design and city population growth, the coefficients for edges and landmarks are negative. I find that a 1% increase in the design elements of paths (p ~ 0.36), edges (p ~ 0.731), districts (p ~0.081), and landmarks (p ~ 0.51) are associated with 0.22%, -0.04%, 0.39%, -0.12% increases in population respectively.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».