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Enregistrement W3192692839 · doi:10.3390/su13168680

Creating Sustainable Cities through Cycling Infrastructure? Learning from Insurgent Mobilities

2021· article· en· W3192692839 sur OpenAlexafffund
Aryana Soliz

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia UniversitySocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMobilitiesCONTESTSustainabilityGovernment (linguistics)CitizenshipWork (physics)Sustainable transportVariety (cybernetics)Political scienceNegotiationPublic relationsSociologyPublic administrationPoliticsEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As policy makers grapple with rapid motorization processes, cycling facilities are gaining new urgency, offering non-polluting and affordable alternatives to automobility. At the same time, urban sustainability paradigms tend to focus on purely technical solutions to transportation challenges, leaving questions of history and social power aside. Drawing from ethnographic fieldwork in Aguascalientes Mexico, this article contributes to the transportation and mobility justice literature by focusing on the work of social movements in confronting a variety of challenges in the provision of active-transportation services. First, this research explores how social movements express and negotiate transportation-justice concerns to government and planning authorities. Next, I build on the concept of insurgent citizenship to highlight the processes through which residents contest ongoing injustices and formulate alternatives for building inclusive cities. From the creation of makeshift cycling lanes in underserved urban areas to the search for socially just alternative to policing, social movements are forging new pathways to re-envision sustainable transportation systems. These insurgent forms of citymaking—understood here as insurgent mobilities—underscore the creative role of citizens in producing the city as well as the enormous amount of care work involved in these processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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