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Enregistrement W2607648696 · doi:10.7202/1039344ar

Le transport actif à Ottawa (Canada) face à des obstacles politiques tenaces

2017· article· fr· W2607648696 sur OpenAlexaffvenueabout
Karl Saidla, Anne Préfontaine, Carole Clavier, Renaud Crespin

Notice bibliographique

RevueLien social et Politiques · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le développement du transport actif (TA), c’est-à-dire des déplacements utilitaires incluant la marche, le cyclisme et l’utilisation des transports en commun, est une stratégie utilisée par les villes pour stimuler l’activité physique. Ottawa est un exemple remarquable de succès à cet égard considérant les taux de TA dans le contexte nord-américain. Cependant, la pratique du TA y est plutôt faible si on la compare à celle des résidents des villes internationales les plus performantes, suggérant que cette difficulté à accroître les taux de TA pourrait être associée au contexte socioculturel nord-américain. En appliquant le cadre des coalitions de cause, cette étude met en lumière l’importance d’une catégorie d’obstacles politiques tenaces qui nuisent aux efforts de promotion à long terme du TA à Ottawa. Des entrevues individuelles ont été menées auprès de 21 experts en TA basés à Ottawa. Ces données ont été complétées par une revue de la littérature. La recherche démontre que les défis que pose le contexte socioculturel nord-américain et le système politique dans lequel la ville s’insère représentent de sérieux obstacles à la promotion du TA. Considérées dans une perspective de promotion de la santé en milieu urbain, ces conclusions suggèrent que les tenants de la santé publique devraient diriger leurs efforts d’influence dans des domaines qui ne sont pas traditionnellement les leurs, soit la fiscalité municipale et les cultures professionnelles et les pratiques des domaines des transports et de l’aménagement urbain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0190,007
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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