Street network connectivity leads to denser urban form: A Canadian study
Bibliographic record
Abstract
Le réseau routier construit lors de l'expansion urbaine est l'un des investissements à long terme cruciaux liés au climat. Les rues sont une caractéristique persistante d'une zone résidentielle. Une fois établies, leurs trajets restent relativement stables, même face à des changements institutionnels massifs ou à des calamités naturelles. Cette connectivité durable des rues implique que toute modification ultérieure à d’autres éléments de l'infrastructure urbaine ne peut échapper aux contraintes imposées par la connectivité initiale des rues. Cette étude vise à examiner ce concept en étudiant comment sont reliées la connectivité initiale du réseau routier et la densification ultérieure. Pour renforcer cette enquête, l’étude vise également à comprendre l'association de la connectivité du réseau routier avec d'autres composantes de forme urbaine, ainsi que les impacts environnementaux et sociaux liés aux infrastructures urbaines. En utilisant les quartiers urbains canadiens comme contexte empirique, les résultats indiquent qu'une augmentation de 10 % de l'indice de déconnexion du réseau routier (SNDi) entraîne une diminution considérable de 17 % de densité de population. L'étude fournit également de fortes preuves de l'effet de débordement de la SNDi environnante sur l'évolution ultérieure de la densité. De plus, j'ai observé une corrélation significative entre la connectivité du réseau routier et des facteurs tels que la densité de points d'intérêt (POI), la disponibilité des transports en commun et l'utilisation de voitures privées. Il existe une corrélation modérée entre la connectivité et la valeur des logements. Cependant, cette constatation peut être affectée par des erreurs de mesure dues à la rareté des données des coûts du logement. La corrélation entre la connectivité du réseau routier et la diversité des revenus n’est pas concluante . Les implications politiques de la capacité de la grille à la densification suggèrent que nous devrions plaider en faveur de la connectivité des rues pour la construction de centre urbains denses, plutôt que l'inverse. L'accent dans l'éducation à la planification et dans le débat politique dans le domaine de la réduction des émissions de transport est mis sur l'augmentation des densités, mais le véritable problème réside dans la connectivité des rues, car cela détermine la capacité de confinement de la densité d'une zone
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".