論文の概要: Zoning in American Cities: Are Reforms Making a Difference? An AI-based Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00008v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 01:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 06:16:06.688498
• Title: Zoning in American Cities: Are Reforms Making a Difference? An AI-based Analysis
• Title（参考訳）: アメリカの都市におけるゾーニング:改革は違いをもたらすか?AIによる分析
• Authors: Arianna Salazar-Miranda, Emily Talen,
• Abstract要約: 本研究では,形式ベースコード(FBC)の導入と影響について検討する。 FBCは、持続可能な、コンパクトで、複合用途の都市形態を促進することを目指している。 FBCの原則を示す言語パターンを特定するため,2000以上の国勢調査指定地域から区分けされた文書を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Cities are at the forefront of addressing global sustainability challenges, particularly those exacerbated by climate change. Traditional zoning codes, which often segregate land uses, have been linked to increased vehicular dependence, urban sprawl, and social disconnection, undermining broader social and environmental sustainability objectives. This study investigates the adoption and impact of form-based codes (FBCs), which aim to promote sustainable, compact, and mixed-use urban forms as a solution to these issues. Using Natural Language Processing (NLP) techniques, we analyzed zoning documents from over 2000 U.S. census-designated places to identify linguistic patterns indicative of FBC principles. Our findings reveal widespread adoption of FBCs across the country, with notable variations within regions. FBCs are associated with higher floor-to-area ratios, narrower and more consistent street setbacks, and smaller plots. We also find that places with FBCs have improved walkability, shorter commutes, and a higher share of multi-family housing. Our findings highlight the utility of NLP for evaluating zoning codes and underscore the potential benefits of form-based zoning reforms for enhancing urban sustainability.
• Abstract（参考訳）: 都市は、特に気候変動によって悪化する世界的な持続可能性問題に対処する最前線にいる。 土地利用を分離する伝統的な区割り法は、車両依存の増加、都市スプロール、社会の切り離しと結びつき、より広い社会と環境の持続可能性の目標を損なう。 本研究は, 持続的, コンパクト, 混在する都市形態をこれらの課題の解決策として推進することを目的とした, 形式ベースコード(FBC)の導入と影響について検討する。 自然言語処理(NLP)技術を用いて,2000以上の国勢調査指定地域から抽出した区分け文書を分析し,FBCの原則を示す言語パターンを同定した。 FBCは全国に広く普及しており,地域によって異なることが判明した。 FBCは、フロア・ツー・エリアの比率が高く、より狭く、より一貫した通りのセットバック、より小さなプロットに関連付けられている。 また,FBCでは歩行性が向上し,通勤時間が短くなった。 本研究は,NLPによる帯状化コードの評価と,都市の持続可能性を高めるための形態ベース帯状化改革の可能性を明らかにするものである。

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