Better Living Through Mobility: The relationship between access to transportation, well-being and disability
Notice bibliographique
Résumé
Much work on making transportation accessible for people with disabilities has focused on adapting environments and infrastructure. Less work has been done on understanding the relationship between access to transportation, well-being and type of disability. The objective of this paper is to provide a better understanding of this relationship. This is achieved through a statistical analysis of Statistics Canada’s 2006 Participation and Activity Limitation Survey (PALS). The statistical analysis consists of descriptive methods and a factor and cluster statistical analysis. Results of the statistical analysis indicate that people with mental/cognitive disabilities are younger and have less income than people with sensory and physical disabilities. The statistical analysis also found that people with disabilities who have access to public transit have a higher sense of well-being. People who do not have access to public transit have a lower sense of well-being, and more so if they cannot afford personal transportation modes such as the car. This relationship between access to public transportation and well-being is more pronounced for people with mental/cognitive disabilities. The results of this research indicate that people with disabilities will have a greater quality of life if they live in areas that provide multiple transportation options. Built environments that facilitate walking and with enough density to support reliable and frequent transit options will ensure the greatest participation in society for people with disabilities. This is particularly true for people with mental/cognitive disabilities, who face an added barrier of having lower incomes and not being eligible for paratransit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».