Balancing the movement and place functions of streets: an integrated framework for research
Notice bibliographique
Résumé
Street design remains largely rooted in traditional transportation principles, prioritizing movement speed and efficiency (Handy, 2023), even when planning for non-motorized modes (Verkade & Te Brömmelstroet, 2022). Yet, mobility is only one of many functions of streets. They are spaces of social, economic, and cultural interaction and these functions have been undervalued in modern planning considerations (Dehghanmongabadi & Hoşkara, 2022). These social functions, grounded in the idea of streets as public places, are often in tension with the mobility uses. An integrated, interdisciplinary framework can guide research in understanding the relationships between these movement and place functions and help balance the increasing demands on streets to serve multiple constituencies. To this end, this paper synthesizes the literature from the various disciplines that have used the street as a locus of study. It has the following aims: a) identifying the key phenomena, concepts, and relationships that define and influence the various mobility and place functions; b) developing an integrated approach for examining the inter-relationships between these functions; and c) providing insights into how various qualitative and quantitative techniques from these disciplines, aided by advances in technology, can serve a research agenda on the public right-of-way. A particular focus will be placed on emerging technologies, such as those used to analyze smartphone data, video recordings, street view images, and virtual reality. The contributions here promote a holistic and interdisciplinary understanding of streets as public spaces and thoroughfares and motivate a transformation in scholarship and practice.
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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 | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,051 |
| Communication savante | 0,026 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».