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Enregistrement W2001050716 · doi:10.1068/a44452

A Sense of Momentum: Mobility Practices and Dis/Embodied Landscapes of Energy Use

2012· article· en· W2001050716 sur OpenAlexaffabout
Denver V. Nixon

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTacit knowledgeEmbodied cognitionEnergy (signal processing)FeelingIndividual mobilitySense of placeSociologyNarrativeMode (computer interface)Position (finance)AestheticsPublic relationsSocial psychologyComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionPolitical scienceBusinessKnowledge managementSocial scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines how the commute practices of driving, cycling, and walking shape individuals' sense of mobility energy use. Some scholars argue that different modes of mobility produce different ways of knowing the world. For instance, automobiles are accused by some of alienating their drivers, whereas others see the human-machine hybrids they create as inherently connecting. This paper is founded upon an epistemological position that sees knowledge as developed through sensual interactions with environments and held, sometimes inexpressibly, within the body. Transportation technologies, both as part of a person's environment and as an extension of themselves, mediate these interactions. The research draws on in-depth interviews with drivers, cyclists, and pedestrians commuting in the City of Vancouver, and their commute narratives and GPS logs, to compare the sense of energy use between mode users. Participant senses explored include the feeling of momentum, changes in elevation, and stopping. Data analyses reveal active-mode users' nuanced and sometimes tacit awareness of energy use, and how this embodied knowledge both consciously and unconsciously informs their mobility. The efficiencies gained through this tacit knowing should be recognized alongside the more common ‘neotechnological’ approaches to transportation energy conservation, and accounted for in planning, public policy, and law.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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