Perencanaan Partisipasi Menuju Keadilan Sosial Studi Kasus Inklusi Sosial Orang Berkebutuhan Khusus Bagaimana Memberdayakan Orang Berkebutuhan Khusus dalam Perencanaan Transportasi
Notice bibliographique
Résumé
Participatory planning for disabled people in transportation planning processes has become important. Because, it gives insight in what the disabled-peoples preferences are, improve decision making and advance justice. It is inline with regulation that United Nation made and also Traffic and Road Transportation Act No 9/2009 that Government of Indonesian was made. But, there are some barriers of participation to include disabled people; it can be time and money consuming. Other problems are related to the accessibility of facilities; physical impairment, unfamiliar procedure and willingness to participate by disabled people. It is important for the policy makers to know how to empower disabled people and increase their participation in planning processes by considering these barriers. This study investigates how to include disabled people in transportation planning processes. It provides lessons learned from United Kingdom and Canada as the best practice of inclusion disabled people in transportation planning processes. The inclusion of disabled people is analyzed based on a case study of Bus Rapid Transit-Transjakarta, Indonesia. Data were gathered using interviews, questionnaire, literature and document review. A descriptive qualitative analysis was used to analyze the data. The result show that applied participatory tools to empower disabled people in planning processes was not sufficient enough. A higher level of participation can be strived for by changing the legal framework, investments in accessible facilities, commitment of the government, and the network of organization at international, national, and local level. Last but not least, inclusion disabled people is hard to implement. But, at least we try to make social justice in our services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».