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Enregistrement W3207995650 · doi:10.16997/ats.1206

E-micromobility, Cycling, and ‘Good’ Active Travel

2021· article· en· W3207995650 sur OpenAlexaffabout
Nicholas A. Scott

Notice bibliographique

RevueActive Travel Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingCommonsAffordanceSociologyBusinessPolitical scienceGeographyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how e-micromobility (EMM) can produce 'good' active travel together with cycling. Foregrounding the unique affordances of the electric unicycle (EUC) and e-bike, we highlight their potential to produce good active travel with cycling through protected bike lanes and traffic-calmed neighbourhood greenways. We argue that electric unicycling and e-biking can create good active travel together with cycling by advancing multiple and competing visions of the common good or political philosophies of mutual flourishing. We imagine 'good' active travel as practices and infrastructures that equip a plurality of commons goods, based on industrial, market, civic, domestic and ecological worths, as well as challenge the hegemonies of automobility and market worth. Using mobile ethnographic data from Vancouver, our analysis shows that electric unicycling and e-biking can, through infrastructures shared with cycling, advance these common goods, including decolonizing extensions of domestic worth, while challenging the car and neoliberal capitalism. Ultimately, we conclude that 'good' futures for electric unicycling, e-biking and cycling demand mobility justice through a consolidation of their decolonizing, civi and ecological worths at the expense of their industrial and market worths.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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