Engaging Multiple Actors in Large-Scale Transport Infrastructure Project Appraisal: An Application of MAMCA to the Case of HS2 High-Speed Rail
Notice bibliographique
Résumé
The most widespread approach to transport appraisal is to combine cost-benefit analysis (CBA) with environmental assessments and public consultations. However, large-scale transport projects such as the HS2 high-speed rail system in the UK seem to have pushed this approach beyond its limits, leading to broad discontent with the appraisal process. There is a need both to develop new methods capable of integrating a wide range of perspectives in a systematic manner and to test these for large-scale projects. Multicriteria analysis (MCA) has proven useful in supporting transport decision-making by including a broader set of criteria in the appraisal process. Multiactor multicriteria analysis (MAMCA) has extended this approach to include multiple actors and stakeholders in the judgment and decision-making process. This paper builds on the MAMCA method and demonstrates its practicability and usability by applying it to the case of HS2. The purpose of this paper is not to reach a definitive conclusion on the desirability of various project options, but to complement existing transport appraisal methods by making different perspectives explicit. For example, the results for this case show contrasting views for different groups of transport professionals: a favorable assessment of HS2 among transport planners employed in government, but an unfavorable assessment among transport researchers with a background in sustainability. In terms of contribution to the development of data collection methods, this research demonstrates the usefulness of conducting semistructured interviews in conjunction with an online questionnaire for the assessment and weighting process within MCA. Because MCA results are expressed in terms of relative desirability of projects, the approach also effectively systematizes the inclusion and assessment of multiple options. Overall, the proposed method enhances the capacity to analyze conflicting views in large-scale transport project appraisal processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».