Step By Step: Suburban Active Transportation Planning in Spring Hill, Tennessee
Notice bibliographique
Résumé
Suburban form produces car dependency with its circuitous routes, segregated land uses, and sprawling development. Active Transportation (AT), defined as non-motorized travel modes such as walking and cycling, has the potential to provide suburban residents with alternative mobility options. In 2015, Spring Hill, Tennessee, a city with suburban form and no dense urban core, adopted a Bicycle and Greenway Plan (BGP) to develop an AT network. This thesis seeks to understand how AT network plans are institutionalized, maintained, and expanded through policy and other implementation tools in order to accelerate progress on the expansion of AT infrastructure in Spring Hill. The thesis begins with four case studies: Spring Hill, Tennessee; Jefferson County, Alabama; Apex, North Carolina; and Mississippi Mills, Ontario, Canada. The case studies revealed that infrastructure, policy-making, and social programs must go hand in hand for a successful network. The thesis continues with sixteen one-on-one interviews of municipal staff, elected officials, and local developers in Spring Hill. The interviews addressed perspectives on walkability, experiences with AT implementation, and ideas for improving citywide pedestrian accessibility. The interviews reinforced that separated land uses and sprawling development limit the potential for walkability. Additionally, they revealed that greenfield development has been responsible for the majority of the BGP build-out thus far. BGP implementation would benefit from more buy-in from the city through dedicated funding streams and better use of existing programs that target pedestrian infrastructure. This work contributes to Active Transportation research by investigating the unique challenges of establishing walkability in rapidly growing suburban places.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 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) | 0,009 | 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 ».