Transportation Justice in Suburbia - A Case Study of Downtown Planning Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».