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Enregistrement W2554347385 · doi:10.1080/01441647.2016.1252446

Exploring active transportation investments and associated benefits for municipal budgets: a scoping review

2016· review· en· W2554347385 sur OpenAlexafffund
Kathy Kornas, Catherine Bornbaum, Christine Bushey, Laura C. Rosella

Notice bibliographique

RevueTransport Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern UniversityBarrie Urology GroupPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRevenueBusinessInvestment (military)Tax revenuePublic economicsCost–benefit analysisFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipalities play an important role in the planning and development of communities that support active transportation (AT), which refers to human-powered modes of travel, such as walking and cycling. Municipal-level stakeholders involved in land-use and transportation infrastructure planning consider multiple social, environmental and economic considerations to inform decision-making and investments in AT. Evidence around the fiscal benefits of AT investment for local governments has not been systematically identified. This scoping review sought to explore the existing evidence regarding investments in AT and opportunities for savings on municipal expenditures and revenue generation. In total, 7060 records were located and screened; of which 162 full-text articles were reviewed. Ultimately, 23 articles met our inclusion criteria and were included in this review. The available evidence focuses on potential economic benefits of AT in the areas of tax revenues, property values, consumer spending and employment, all of which are relevant sources of revenue generation in municipal operating budgets. An evidence gap was identified regarding AT infrastructure investments and benefits corresponding to municipal expenditures (e.g. maintenance cost savings). Notably, a large portion of literature was published after 2009, suggesting that municipal-level evidence on the fiscal benefits of AT investments may just be emerging.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,355
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,078 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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