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Enregistrement W4224236076 · doi:10.1016/j.trip.2022.100602

Is the 15-minute city within reach? Evaluating walking and cycling accessibility to grocery stores in Vancouver

2022· article· en· W4224236076 sur OpenAlexaffabout
Kate Hosford, Jeneva Beairsto, Meghan Winters

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Interdisciplinary Perspectives · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésCyclingPedestrianGrocery storePopulationBusinessGrocery shoppingTransport engineeringGerontologyGeographyMarketingEnvironmental healthMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaders around the world have embraced the idea of a "15-minute city". This urban planning concept proposes a city where residents can meet their essential needs within a short walking or cycling trip from their home. Local access to grocery stores is a necessary component for cities to achieve the 15-minute city. This study aims to evaluate local accessibility to grocery stores by walking and cycling in the City of Vancouver. We used a cu-mulative opportunity measure to count the number of grocery stores available within a 15-minute walk and cycle from people's homes. To evaluate accessibility from the perspective of younger and older travellers, we considered different travel speeds. Our results show there is good accessibility to grocery stores when cycling, with less than 1% of the city's population not having a grocery store within a 15-minute cycle. When assuming a walking speed of an older pedestrian, around one-fifth of the population did not have access to a grocery store in their local area. The neighbourhoods that did not have a store within a 15-minute walk had higher proportions of children, older adults, and visible minorities, and lower rates of employment and post-secondary education attainment. In seeking to improve accessibility via walking and cycling, cities should prioritize grocery store locations and investments in pedestrian and cycling infrastructure to underserved neighbourhoods and populations.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeObservationnel
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

Citations111
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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