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Enregistrement W2803306279 · doi:10.5539/mas.v12n6p70

Making Accessibility Visible: Visualizing Spatial Accessibility Through Multi-Dimensional Scaling Model

2018· article· en· W2803306279 sur OpenAlexvenueno aff
Orlando Sabogal-Cardona

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Tecnológica de Pereira
Mots-clésMetropolitan areaComputer scienceTRIPS architectureIntersection (aeronautics)Multidimensional scalingTransport engineeringMode (computer interface)Relation (database)Regional scienceScale (ratio)GeographyCartographyData miningMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accessibility has progressively claimed a central role in policy discourse and planning in the Global South. However, availability of approaches for its assessment is still limited in practice. Multidimensional Scaling (MDS) is a statistical tool aimed at explaining relations of distances, such as the analyzed in accessibility, through the construction of a new space of projections. That way, results are easily visualized and interpreted. Our research explores the use of MDS for the visualization of spatial accessibility. Taking the cities of Pereira and Dosquebradas, which belong to the Metropolitan Area of the Centre-West (MACW) of Colombia, we calculate the shortest path from each intersection to the rest assuming trips in motorized and non-motorized transport modes. This approach allows to visually re-configure the spatial distribution of intersections in the transport network, graphically representing accessibility levels for different zones in the metropolitan region of analysis. The use of MDS enables a more intuitive interpretation of accessibility and the exploration of underlying factors that can influence spatial inequalities, as well as to visualize changes generated by different transport and land-use interventions. Results allow to visualize the configuration of the two municipalities in the metropolitan area in an easily interpretable fashion, identifying areas with limited accessibility and establishing comparisons between mode choices. The tool seeks to contribute to better-informing transport policy and accessibility appraisals and identifying potential spatial inequalities in relation to transport in urban areas, which was tested in various forums with local decision-makers and non-specialists in Colombia.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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