Assessing Transportation Disadvantage in Rural Ontario, Canada: A Case Study of Huron County
Notice bibliographique
Résumé
In virtually all rural areas of Ontario, Canada, the limited availability of transportation alternatives means that rural residents without access to a personal vehicle are at an increased risk of transportation disadvantage. To date, little research has been conducted in Ontario as to the transportation limitations of rural residents, nor has a comprehensive study of groups at risk of transportation disadvantage been conducted. To address this gap, this research involved the development and testing of a transportation disadvantage framework, using Key Informant Interviews with service providers operating within Huron County, Ontario. Five demographic groups were found to be at risk of transportation disadvantage within Huron County: (1) older adults, (2) those with physical or mental disabilities, (3) youth, (4) people in low-income households, and (5) women. The results confirm that transportation disadvantage exists on a continuum, with some groups more disadvantaged than others, as well as some services more attainable than others. The framework was found to be a useful, and accessible, starting point for assessing groups at risk of transportation disadvantage in a rural community. The findings suggest that a coordinated transportation service, serving multiple demographic groups, may contribute to reducing transportation disadvantage while better utilizing the resources of existing service providers. Keywords: rural transportation; car dependence; transportation disadvantage; mobility; accessibility; rural Canada ------------------------------------------------- Résumé Dans presque toutes les régions rurales de l'Ontario, au Canada, la disponibilité limitée des moyens de transport signifie que les résidents ruraux n'ayant pas accès à un véhicule personnel ont des risques plus élévés d'être désavantagés en terme de transport. Jusqu'à présent, peu de recherches ont été menées en Ontario quant aux contraintes des transports des résidents ruraux, pas plus qu'une étude détaillée n'a été menée sur les groupes exposés à des risques de désavantage de transport. Afin d'aborder cet écart, cette recherche a inclu le développement et l'essai d'un cadre de désavantage de transport, en utilisant les entrevues auprès des informateurs clés avec les fournisseurs de service opérant dans le comté de Huron, en Ontario. Cinq groupes démographiques ont été considérés à risque de désavantage de transport dans le comté de Huron, en Ontario: (1) les adultes âgés, (2) ceux ayant des incapacités physiques ou mentales, (3) les jeunes, (4) les personnes ayant un faible revenu et (5) les femmes. Les résultats confirment que les désavantages en terme de transport existent, sur un continuum, avec des groupes plus désavantagés que d'autres, ainsi que des services plus atteignables que d'autres. Le cadre a été reconnu comme utile et accessible; c'est un point de départ pour évaluer les groupes présentant des risques de désavantage de service de transport dans une communauté rurale. Les résultats suggèrent qu'une coordination de service de transport, servant de multiples groupes démographiques, pourrait contribuer à réduire les désavantages en terme de transport tout en utilisant mieux les ressources des fournisseurs de service existant.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».