Future access to essential services in a growing smart city: The case of Surrey, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The concept of accessibility – the ease with which people can reach places or opportunities –lies at the heart of what makes cities livable, workable and sustainable. As urban populations shift over time, predicting the changes to accessibility demand for certain services becomes crucial for responsible and ‘smart’ urban planning and infrastructure investment. In this study, we investigate how projected population change could affect accessibility to essential services in the City of Surrey, one of the fastest growing cities in Canada. Our objectives are two-fold: first, to quantify the additional pressure that Surrey’s growing population will have on existing facilities; second, to investigate how changes in the spatial distribution of different age and income groups will impact accessibility equity across the city. We evaluated accessibility levels to healthcare facilities and schools across Surrey’s multimodal transport network using origin-destination matrices, and combined this information with high-resolution longitudinal census data. Paying close attention to two vulnerable population groups – children and youth (0–19 years of age) and seniors (65+ years of age) – we analyzed shifts in accessibility demand from 2016 to 2022. The results show that population growth both within and outside the catchments of existing facilities will have varying implications for future accessibility demand in different areas of the city. By 2022, the city’s hospitals and walk-in clinics will be accessible to ~9,000 and ~124,000 more people (respectively) within a predefined threshold of 30 minutes by public transport. Schools will also face increased demand, as ~8,000 additional children/youth in 2022 will move to areas with access to at least half of the city’s schools. Conversely, over 27,000 more people – almost half of them seniors – will not be able to access a hospital in under 30 minutes by 2022. Since low-income and senior residents moving into poorly connected areas tend to be more reliant on public transport, accessibility equity may decline in some rural communities. Our study highlights how open-source data and code can be leveraged to conduct in-depth analysis of accessibility demand across a city, which is key for ensuring inclusive and ‘smart’ urban investment strategies.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».