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Enregistrement W7161952861 · doi:10.82308/11557

Incorporating social space into pedestrian planning

2018· dissertation· en· W7161952861 sur OpenAlexaboutno aff
Geoffrey Battista

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedestrianWalkabilitySocioeconomic statusUrban planningPublic spaceTransportation planningPoison controlIntersection (aeronautics)Public transportLand-use planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walking is undergoing a resurgence in transportation planning as a means to manage demand for single-occupant vehicles, improve public health and environmental outcomes, and recreate the vibrant human-scale communities which characterized urban life in North America until the mid-twentieth century. Pedestrian planning currently prioritizes land use and infrastructural interventions empirically proven to increase the choice to walk: dense forms which connect residents to amenities; street and intersection designs protecting pedestrians from other modes; environmental designs conducive to crime prevention; and aesthetic and functional features which offer comfort to passersby. While these features reliably predict travel behaviour for society as a whole, they fall short in explaining the propensity to walk among groups whose travel behaviour is shaped by socioeconomic constraints rather than environmental attractiveness. This epistemological gap coincides with higher rates of pedestrian injury and death among physically- and socioeconomically-disadvantaged groups across Canada. Greater attention to pedestrians' unique experiences in appraisal and decision-making could inform more effective interventions, yet improving planning practice hinges on better understanding planners' attitudes toward public consultation, municipalities' approaches toward strategic planning, and most importantly, the non-built spatial factors shaping pedestrians' behaviour and perceptions. This dissertation strives to improve pedestrian planning procedures and outcomes through four objectives: 1. To demonstrate how social space impacts pedestrians' behaviour and perceptions, and as such the ontological underpinnings of what constitutes a walkable space; 2. To illustrate how qualitative geographic information science can bring social space into walkability assessment; 3. To examine variations in professional values among transportation planners and their personal and institutional circumstances, and; 4. To assess the prevalence of social policies among strategic pedestrian plans, revealing inclusionary practices at a national scale.Findings indicate that social space impacts pedestrians' engagement with amenities and streets and, as such, that social space should be incorporated into pedestrian planning to maximize the number of opportunities that can be satisfactorily and voluntarily reached on foot by all members of society. Chapter 3 demonstrates how social distances affect pedestrians in the environmentally- and socially-heterogeneous neighbourhood of Parc-Extension, Montreal, ultimately informing a socialized walkability framework which builds upon existing frameworks informed by built characteristics. Chapter 4 illustrates how geographic information science can grapple with social spaces as perceived by residents. Chapter 5 turns toward the attitudes of transportation planners as they negotiate their professional expertise with public insights, revealing multiple types of planners whose respective views associate with institutional and training differences. Chapter 6 steps back to look at strategic pedestrian planning among Canadian municipalities, finding lacklustre public and stakeholder consultation and the neglect of certain socially-excluded groups within plan policies. Chapter 7 concludes this work by noting its contributions to knowledge and practice, as well as additional research necessary to validate and more effectively operationalize its conclusions for planning practice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,333 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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