Modal equity of accessibility to healthcare in Recife, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
In the context of increasing urbanization and income inequality, transport professionals in the Global South need to be prepared to effectively plan for the needs of various groups within the population, particularly for those regarding health and well-being. Accessibility is widely used as a performance measure for land use and transport systems; it measures people’s ease of reaching desired destinations and incorporates mode, time, and/or cost constraints. Considerable differences exist in the level of accessibility experienced by different mode users in reaching healthcare facilities, which calls for additional equity considerations given the prevailing socio-demographic characteristics of the users of various modes and the importance of healthcare facilities as a destination. In this study, we explore the distribution of accessibility to healthcare facilities by public transport and by car in Recife, Brazil, through an equity assessment to identify areas with low accessibility using these modes at different times of day. In general, the higher accessibility of public transport as well as greater modal equity was observed in central regions of Recife, whereas the periphery, where many low-income census tracts can be found, experiences significant inequity when it comes to access by both modes to healthcare facilities. This analysis allowed us to classify locations to access impoverished, access absolutely impoverished, and access impoverished by public transport areas, which can be targeted with appropriate land use and public transport policy interventions. This paper can be of value to professionals and researchers working toward equitable land use and transport systems in the Global South.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».