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Enregistrement W2904889424 · doi:10.14288/1.0368660

The Health Effects of Fixed-Guideway Transit Investment : A Review of Methods and Best Practice [executive summary]

2018· review· en· W2904889424 sur OpenAlexaboutno aff
Lawrence D. Frank, Danielle N. DeVries, Nicole Iroz‐Elardo, Andy Hong, Meghan Winters, Michael Bräuer

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment (military)BusinessTransit (satellite)Executive summaryEconomicsTransport engineeringFinanceEngineeringPolitical sciencePublic transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[This executive summary was prepared for: City of Vancouver Vancouver Coastal Health Authority TransLink] A growing body of evidence suggests that transportation and land use investments can have broadreaching implications for population health, economic development, and greenhouse gas emissions. Transportation systems link people with social and health promoting resources, such as employment, education, food, recreation, social services, and health care. When developed thoughtfully, transit investment can be lead to more compact urban development conducive to active transportation. Transit investment thus can influence healthy behaviors such as walking and biking. Fixed alignment transit such as rail rapid transit, light rail transit and bus rapid transit, are important regional investments that influence land values and are linked with economic development, housing, and social justice strategies. As the City of Vancouver, Vancouver Coastal Health Authority, Metro Vancouver, and TransLink prepare for the Millennium Line Broadway Extension (MLBE) rail rapid transit investment; this report provides a review of methodologies of pre/post evaluations, strengths, weaknesses, and applicability to the MLBE. It also documents the edge of current academic knowledge that may be augmented through thoughtful studies implemented around the MLBE.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,244 · 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
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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