Implementing Transit-Oriented Development in Winnipeg, Canada
Bibliographic record
Abstract
Les développements orientés vers l’automobile provoquent des effets négatifs tant au niveau environnemental, social qu’économique. C’est pourquoi les villes reconnaissent de plus en plus l’importance d’intégrer les systèmes de transport dans la planification de leur territoire. De plus, les changements démographiques et culturels en Amérique du Nord contribuent à la hausse de la demande pour de nouvelles solutions de développement des transports. Pour satisfaire cette demande, plusieurs villes, telle que Winnipeg, optent pour un Transit Oriented Development (TOD). Après dix ans de planification, la métropole manitobaine a partiellement construit sa première ligne de service rapide par autobus. Suivant la politique de la ville qui vise à favoriser les développements de type TOD autours des stations, de nombreux projets ont été proposé le long du Southwest Transitway. Dans cette optique, cette recherche étudie les documents de planification actuels ainsi que les processus d’implantation de TOD dans la ville deWinnipeg en identifiant leurs forces et leurs faiblesses, de même que les éléments pouvant être améliorés. Suite à l’analyse, cinq recommandations sont proposées dans le but de faciliter l’implantation de TOD dans la ville deWinnipeg.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".