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Enregistrement W7053451187

Transportation Justice in Suburbia - A Case Study of Downtown Planning Initiatives

2015· other· en· W7053451187 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2015
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDowntownTransportation planningGrowth managementEconomic JusticeLand useUrban planningDependency (UML)Land-use planningSustainable development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-war suburban development has, for years, embraced an automobile-oriented growth pattern through the separation of land uses and low-density built forms that are attuned to the convenience of the car. Suburban streetscapes have therefore had very little space for other transportation modes to flourish. Automobile-dependency is in fact a cultural norm, particularly among the middle class. In recent years, Ontario provincial planning and growth policies have addressed the concerns put forth by automobile-dependency and sprawl, mandating intensification of built-forms that facilitate a multi-modal shift aimed towards more sustainable transportation options, such as walking, cycling, and transit.Such a framework could create a more equitable transportation network that caters to people from multiple socio-economic backgrounds, especially those who are limited in their opportunities to afford or use vehicles. However, transportation justice, though it serves as an indirect by-product of a multi-modal balance, has been negated and overlooked as a key growth framework. Alas, intensification strategies have resulted in the growth of suburban downtowns as the primary growth model to facilitate such a balanced modal split, but there is little empirical evidence to suggest that such a framework is successful in reducing the rate of reliance on vehicles. This paper evaluates downtown planning strategies and concludes that although they may facilitate a balanced modal split within the downtown, such a pattern does not produce a significant impact on the rest ofSuburbia, where automobile dependency is most prevalent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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