Towards a equitable approach to tackling the fare evasion problem: a scoping literature review and case study analysis
Notice bibliographique
Résumé
The widespread adoption of “proof-of-payment” ticketing systems by public transit corporations (PTCs) has renewed interest in the topic of fare evasion. Although this system has many benefits, it has also been associated with higher rates of actual or perceived fare evasion. As such, many PTCs including the TTC in Toronto have also simultaneously invested in heightened measures to curb fare evasion. These measures, however, have usually taken the form of increased fines and policing, which have the potential to further disadvantage marginalized populations. A scoping literature review and case study analysis have been employed to determine whether there is existing evidence that can make a case for the need for a more equitable solution to this problem, and to determine what alternative measures have been effective. Although there is much evidence to support the need for a more equitable approach, research into alternative measures is emerging and therefore somewhat inconclusive.
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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 | 0,147 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,063 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».