Notice bibliographique
Résumé
Accra and Kumasi expanded rapidly over the last 35 years, with residential developments appearing on the periphery, often with limited investments in infrastructure or essentials services. This lowers proximity diminishing accessibility in these cities, especially in the absence of well-functioning transit system with mass-transit, bike lanes, sidewalks, and so on. In fact, the road network, itself, can make it difficult to travel via non-car modes, e.g., limited intersections worsen walkability. In cities, like Accra and Kumasi, anyone living in those areas who might rely on walking or trotros (which is most of the population) might find themselves cut off from essential daily needs, particularly women who are carrying out caregiving roles alongside their employment. Creating proximity can drastically improve the quality of life and feasibility of non-car modes. Even though, there is general acceptance that land-use and transport need to go together within government, several governance and institutional barriers stand in the way of realising this. This policy paper explores two levers to improve accessibility (proximity and road network upgrading) and explores paths for better co-ordination within existing institutional frameworks.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,308 | 0,115 |
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 ».