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Enregistrement W2139392080 · doi:10.1177/0042098009353626

Relative Accessibility Deprivation Indicators for Urban Settings: Definitions and Application to Food Deserts in Montreal

2010· article· en· W2139392080 sur OpenAlexaffabout
Antonio Páez, Ruben G. Mercado, Steven Farber, Catherine Morency, Matthew J. Roorda

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)GeographyMultivariate statisticsSocial exclusionRegional scienceEconometricsTransport engineeringStatisticsEconomicsMathematicsEconomic growthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accessibility research, within the context of the social exclusion dimensions of transport, has provided valuable tools to understand the potential of people to reach daily life activity locations. In this paper, model-based estimates of distance travelled are used to calculate a cumulative opportunities measure of accessibility. Multivariate, spatially expanded models produce estimates of distance travelled that are specific to both geographical location and type of individual. Opportunity landscapes obtained based on these estimates are used for comparative accessibility analysis by means of what are termed relative accessibility deprivation indicators. The indicators proposed are demonstrated with a case study of food deserts in the city of Montreal, Canada. The results of the analysis illustrate the variations in accessibility between individuals in low-income households and the reference group, and the effect of vehicle ownership for accessibility to food services, thus highlighting the social exclusion implications of these factors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations262
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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