Sustainable Development for Urban Sprawl and Its Containment: A Hybrid Framework Formulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With proper long-term planning involving sustainable urban development concepts such as new urbanism, smart growth and proximity cities, urban environments are better equipped to tackle increased populations. Sustainable urban growth methods can be achievable and effective and have been proven in cities such as Copenhagen, Gothenburg, Glasgow, Singapore, Winnipeg and Auckland, among others. These cities are world leaders committed to the United Nations sustainability agenda. This study led to the development of an ‘Urban Development Hybrid framework’ based on the three pillars of sustainability. The formulation of a hybrid framework aimed at promoting sustainable development in the context of urban sprawl and its management is essential for addressing the challenges posed by rapid urbanisation. Above all, this framework is heavily influenced by the four goals outlined by the UN’s agenda and Plan Melbourne 2050. The framework was tested and applied to three urban planning schemes/case studies: Greater Melbourne, Australia (Plan Melbourne 2050); Greater Toronto, Canada (Toronto’s Official Plan 2051); and Greater Boston, USA (Imagine Boston 2030). According to the results of this research, the most used sustainable urban measures shared between the case studies were Walkability/Rideability, Mixed land use, Community and Densification & Redevelopment. On the contrary, the Safety, Technology and Innovation measures were the least frequent. Nonetheless, it was also identified that sustainable urban development has no sole measure but a collection of components working together to improve cities. Such findings can further assist planners to better understand and plan for urban sprawl and its containment.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».