MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7067409584

The 15-minute City Concept as a Solution to Climate Change in a Regional Context

2023· other· en· W7067409584 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban sprawlUrban planningClimate changeContext (archaeology)Work (physics)Regional planningSustainable cityCity regionSustainable development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 15-minute city concept is an urban planning strategy that could be used as a solution to climate change in the context of a regional municipality. This paper examines the 15minute city concept as a solution to climate change in York Region. The 15-minute city concept is a popular sustainable urban planning strategy that has arisen out of media that could be useful in creating policies and plans to combat the effects of climate change. My research focuses on the 15-minute city concept as a positive strategy focusing mainly on urbanized cities and neighbourhoods, neglecting the inequalities and problems that could be associated with this concept. I conducted a literature review on regional planning and sustainable urban forms, interviewed planners at local and regional municipalities, examined two example cases, Ottawa, and Paris, and reviewed official plans and policies in York Region and other municipalities. From this research, I have concluded that the 15-minute city concept could work as a solution to climate change in certain parts of York Region. To fully include the 15-minute city concept in York Region, planners would have to create additional site-specific plans and policies. Overall, I think the 15-minute city solution is an accessible concept to understand that could be used in plans and policies to address sprawl and car dependency. Further research could include research on accessible urban planning wording and the 15-minute city viability in other regional municipalities.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,199
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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueYork University Digital Library (York University)→Travaux en français237 207→